نتایج حاصل از درخت تصمیم‌گیری

Learning) است که برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی بر اساس پاسخ سؤالات قبلی استفاده می‌شود. این مدل، شکلی از یادگیری نظارت‌شده است؛ به این معنا که آموزش و آزمایش مدل بر روی مجموعه‌داده‌ای که شامل طبقه‌بندی موردنظر است، انجام می‌شود. ممکن است این مدل همیشه نتواند پاسخ قطعی و روشنی ارائه دهد. در عوض، گزینه‌هایی را در اختیار دانشمندان داده قرار می‌دهد تا بتوانند بر اساس آن‌ها تصمیماتی آگاهانه بگیرند. درخت‌های تصمیم از تفکر انسانی تقلید می‌کنند. بنابراین متخصصین داده معمولاً به‌راحتی می‌توانند نتایج را متوجه شده و تفسیر کنند. درخت تصمیم بخشی مهم از جعبه ابزار یک دانشمند داده است. الگوریتم‌های این مدل، ابزاری قدرتمند برای طبقه‌بندی داده‌ها و ارزیابی هزینه‌ها، خطرات و مزایای احتمالی ایده‌ها هستند و با استفاده از آن‌ها می‌توانید رویکردی اصولی و مبتنی بر حقایق برای تصمیم‌گیری‌های به دور از سوگیری داشته باشید. خروجی‌ها گزینه‌های در دسترس را در قالبی ارائه می‌دهند که به‌سادگی قابل تفسیر است. این موضوع باعث می‌شود که درخت تصمیم‌گیری در هر محیطی کاربرد داشته باشد.

درخت تصمیم برای طبقه‌بندی نتایج در زمان‌هایی کاربرد دارد ‌که می‌توان ویژگی‌ها را بر اساس معیارهای معین مرتب کرد و به یک طبقه‌بندی نهایی رسید. درخت تصمیم خروجی‌های احتمالی مجموعه‌ای از انتخاب‌های مربوط به هم را ترسیم می‌کند. برخی از کاربردهای درخت تصمیم عبارت‌اند از:

موتورهای توصیه‌گر

مشتریانی که محصولات یا دسته‌بندی‌های خاصی را خریداری می‌کنند، ممکن است تمایل به خرید محصولاتی مشابه با خریدهای قبل خود یا آنچه به دنبالش هستند نیز داشته باشند. اینجا است که موتورهای توصیه‌گر محصولاتی را به مشتری پیشنهاد می‌کنند. برای مثال می‌توانند به خریدار چوب‌های اسکی پیشنهاد کنند که یک جفت دستکش گرم هم بخرد یا وقتی آخر هفته فیلمی را تمام کردید، یک فیلم دیگر به شما معرفی کند. در ساختار موتورهای توصیه‌گر می‌توان از درخت تصمیم‌گیری بهره گرفت که تصمیمات مشتری را در طی زمان در نظر می‌گیرد و بر اساس آن‌ها محصولات جدیدی را پیشنهاد می‌کند.

حوزه‌‌ی درمان

در سال ۲۰۰۹، مطالعه‌ای در استرالیا انجام شد که ف۰۰۰ نفر را در طی ۴ سال مورد بررسی قرار داده بود تا ببیند در این مدت به اختلال جدی افسردگی دچار شده‌اند یا نه. در نهایت این محققین داده‌هایی مانند استعمال دخانیات، مصرف الکل، وضعیت استخدامی و مواردی از این دست را در نظر گرفتند تا درخت تصمیمی ایجاد کنند که قادر به پیش‌بینی خطر ابتلا به اختلال جدی افسردگی باشد.

تصمیمات و تشخیص‌های پزشکی به مجموعه‌ای از داده‌های ورودی بستگی دارند تا بتوانند وضعیت بیمار را درک کرده و بهترین درمان را شناسایی کنند. چنین استفاده‌ای از این الگوریتم می‌تواند ابزار ارزشمندی برای حوزه‌ی درمان باشد.

مزایا و معایب درخت تصمیم چیست؟

درخت تصمیم‌گیری نمایی از روابط علت و معلولی است که می‌تواند تصویری ساده از فرایندهای پیچیده ارائه می‌دهد. این مدل به‌راحتی می‌تواند روابط غیرخطی را ترسیم کرده و برای مسائل گسسته و رگرسیونی راه‌حل ارائه کند. با درخت تصمیم می‌توان میزان ریسک، اهداف و مزایا را مشخص کرد.

از آن‌جا که ساختار درخت تصمیم‌گیری یک فلوچارت ساده است، یکی از سریع‌ترین روش‌ها برای شناسایی متغیرهای تأثیرگذار و روابط بین دو یا چند متغیر محسوب می‌شود. اگر یک دانشمند داده روی مسئله‌ای با چندصد متغیر کار می‌کند، این مدل می‌تواند به او کمک کند تا تأثیرگذارترین آن‌ها را شناسایی کند. از آنجایی که خروجی به‌صورت بصری است، به‌راحتی می‌توان رابطه‌ی بین متغیرها را مشاهده کرد. بنابراین برای درک درخت‌های تصمیم به دانش آماری چندانی احتیاج نیست و کسانی که پیشینه‌ی تحلیلی ندارند نیز به‌راحتی می‌توانند آن را درک کنند.

با همه‌ی این‌ها گاهی درخت تصمیم محدودیت‌هایی دارد. آگاهی از مزایا و معایب آن می‌تواند به شما کمک کند تا تشخیص دهید که برای چه مواردی بهتر است از آن‌ها استفاده کنید.

مزایا:

• برای داده‌ها و متغیرهای گسسته و یا عددی به خوبی کار می‌کند.
• مسائل با چندین خروجی را مدل‌سازی می‌کند.
• نسبت به سایر روش‌های مدل‌سازی داده، به پیش‌پردازش کمتری برای داده‌های ورودی نیاز دارد.
• به‌راحتی می‌توان آن را برای کسانی که پیشینه‌ی تحلیلی ندارند، شرح داد.

معایب:

• تحت‌تأثیر نویز در داده‌ها قرار می‌گیرد.
• برای مجموعه‌داده‌های بزرگ ایدئال نیست.
• می‌تواند ویژگی‌ها را به‌طور نامتناسبی ارزش‌گذاری کند.
• از آنجایی که تصمیم‌ها در گره‌ها محدود به خروجی‌های باینری هستند، نمی‌تواند پیچیدگی‌های زیاد را مدیریت کند.
• زمانی که با عدم قطعیت و خروجی‌های زیادی سروکار داریم، درخت تصمیم می‌تواند خیلی پیچیده شود.

* باز نشر از سایت: 👇

https://quera.org/blog/what-is-a-decision-tree/