Päätöksentekopuita

Päätöksentekopuu on puumainen tietorakenne, joka edustaa luokittelun tai regressioanalyysin päätöksiä. Se koostuu solmuista, jotka edustavat piirteiden tarkistuksia, oksista, jotka edustavat tarkistuksen tuloksia, ja lehtisolmuista, jotka edustavat lopullisia luokkia tai arvauksia. Päätöksentekopuu jakaa datan rekursiivisesti pienempiin alijoukkoihin, kunnes jokainen alijoukko sisältää havaintoja samasta luokasta tai kunnes saavutetaan jokin toinen lopetusehto. Päätöksentekopuita käytetään laajalti koneoppimisessa ja datan louhinnassa ennakoivien mallien luomiseen. Ne ovat helposti ymmärrettäviä ja visualisoitavia, mikä tekee niistä suosittuja valintoja monenlaisiin sovelluksiin.

Päätöksentekopuun rakentaminen alkaa juurisolmusta, joka edustaa koko datajoukkoa. Jokainen solmu sisältää piirteen ja arvon, jota käytetään datan jakamiseen. Jokainen jakaminen luo uusia lapsisolmuja, jotka edustavat alijoukkoja, jotka täyttävät tietyt ehdot. Tätä prosessia jatketaan, kunnes kaikki havainnot kuuluvat samaan luokkaan tai kunnes on saavutettu ennalta määritetty syvyys tai koko. Päätöksentekopuita voidaan käyttää sekä luokitteluun että regressioon. Luokittelussa lehdet edustavat luokkia, kun taas regressiossa ne edustavat ennustettuja arvoja.

Päätöksentekopuiden suosio perustuu niiden tulkittavuuteen ja kykyyn käsitellä sekä numeerista että kategorista dataa. Ne ovat kuitenkin alttiita ylisovittumiselle, eli malli oppii harjoitusdatan liian hyvin, mikä heikentää sen yleistymiskykyä uuteen dataan. Tämän estämiseksi käytetään tekniikoita, kuten oksien karsintaa ja satunnaismetsiä, jotka yhdistävät useita päätöksentekopuita paremman tarkkuuden ja kestävyyden saavuttamiseksi.