درخت تصمیم‌گیری بر اساس چه نوع ساختاری اطلاعات را تحلیل می‌کند؟

درخت تصمیم‌گیری یک مدل تصمیم‌گیری است که بر اساس ساختار درختی اطلاعات را تحلیل می‌کند و تصمیمات را اتخاذ می‌کند. این مدل به طور گسترده در داده‌کاوی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. در اینجا توضیح می‌دهم که درخت تصمیم‌گیری چگونه کار می‌کند:

1. **گره‌های داخلی (Internal Nodes)**: هر گره داخلی در درخت تصمیم‌گیری یک ویژگی (متغیر) را نشان می‌دهد و شرطی را برای تقسیم داده‌ها بر اساس آن ویژگی تعریف می‌کند. مثلاً در یک مسئله دسته‌بندی، گره داخلی ممکن است سن یا درآمد فرد را بررسی کند.

2. **شاخه‌ها (Branches)**: هر شاخه بین گره‌ها نشان‌دهنده یک نتیجه از شرط گره داخلی است. این شاخه‌ها داده‌ها را به گره‌های پایین‌تر هدایت می‌کنند.

3. **گره‌های برگ (Leaf Nodes)**: گره‌های برگ نتایج نهایی تصمیم‌گیری را نشان می‌دهند. این گره‌ها می‌توانند دسته‌بندی‌ها یا مقادیر پیش‌بینی‌شده باشند.

**روند تصمیم‌گیری**:

1. **انتخاب ویژگی**: فرآیند ساخت درخت با انتخاب یک ویژگی برای تقسیم داده‌ها آغاز می‌شود. این انتخاب بر اساس معیارهایی مانند کاهش آنتروپی (Entropy) یا افزایش اطلاعات (Information Gain) انجام می‌شود.

2. **تقسیم داده‌ها**: داده‌ها بر اساس شرط گره داخلی به دو یا چند شاخه تقسیم می‌شوند. این تقسیم‌بندی ادامه می‌یابد تا همه داده‌ها به گره‌های برگ برسند یا شرایط توقف دیگر برقرار شود.

3. **تخصیص نتایج**: در نهایت، هر گره برگ به یک کلاس یا مقدار پیش‌بینی‌شده تخصیص داده می‌شود. این نتایج بر اساس بیشترین تعداد نمونه‌ها در هر گره تعیین می‌شود.

درخت تصمیم‌گیری به عنوان یک ابزار قدرتمند و قابل تفسیر در مسائل دسته‌بندی و رگرسیون مورد استفاده قرار می‌گیرد. یکی از مزایای اصلی درخت تصمیم‌گیری، قابلیت تفسیر و فهم آسان نتایج آن است.