Beslutningstrær

Beslutningstrær er en prediksjonsmodell som brukes i klassifisering og regresjon. De representerer en sekvens av beslutninger som deler dataene inn i undergrupper basert på attributter, slik at hvert blad gir en prediksjon.

Strukturen består av en rot, interne noder som tester et attributt, grener som følger testutfallet, og blader som inneholder prediksjonen. Treets rkeeping er en grafisk måte å fremstille beslutningsprosessen på, noe som gjør modellen lett å tolke og forklare.

To hovedtyper finnes: klassifiseringstrær (for kategoriske utfall) og regresjonstrær (for kontinuerlige utfall). De bygges ofte top-down ved rekursiv partisjonering, der hvert valg av splitting prøver å maksimere informasjonsgevinsten (via entropi) eller redusere impurity (Gini). For regresjon minimeres vanligvis kvadratiske feil.

Vanlige algoritmer som brukes til å konstruere beslutningstrær inkluderer ID3, C4.5 og CART. CART bygger enten klassifikasjons- eller regresjonstrær. Pruning, reduksjon av treet etter bygging, brukes for å motvirke overtilpasning, enten før (pre-pruning) eller etter (post-pruning) konstruksjonen.

Fordeler inkluderer tolkbarhet, evnen til å håndtere blandede datatyper og ofte lav datavask. Begrensninger inkluderer risiko for overfitting på små datasett, ustabilitet ved små endringer i dataene, og skjevhet mot attributter med mange nivåer. En effektiv tilnærming mot dette er å bruke ensemblemetoder som random forest eller gradient boosting, som kombinerer mange trær for bedre ytelse og stabilitet.

Bruksområder spenner fra beslutningsstøtte i forretningsprosesser og kredittvurdering til medisinsk diagnostikk og markedsanalyse.</s>

---