Вопрос или проблема
Если использовать разные деревья решений, каждое из которых основано на определённом значении признака (например, отдельные модели для мужчин и женщин), или одно дерево решений, должны ли они давать одинаковый результат?
Деревья решений детерминированы, поэтому всегда будут делать одинаковый разрез, если им предоставлены одни и те же данные.
Одно дерево решений будет делать разрезы в зависимости от предыдущих разрезов (жадно выбирая лучший разрез для либо предыдущего разреза признака, либо других признаков). Отдельные деревья для каждого признака будут делать разрезы только в зависимости от признака, к которому дерево имеет доступ.
В общем, большая часть задач лучше всего решается с помощью одного дерева решений. Деревья решений автоматически находят лучшие признаки и лучшие точки разреза.
Дерево решений будет разделять ваши данные на основе наиболее актуальных признаков, нет необходимости давать каждому дереву решений разные признаки.
Возьмём пример: у вас есть 3 признака, называемых пол, профессия и цена, и необходимый вывод — это какой-то столбец. Наиболее актуальные признаки могут быть получены различными подходами, здесь я беру энтропию и приращение информации в качестве примера.
Допустим, приращение информации по полу больше, тогда дерево решений разделится на два узла: Мужской и Женский, где каждый узел будет иметь некоторые образцы, разделённые в зависимости от посчитанного приращения информации относительно вывода. Приращение информации и энтропия разделённых данных рассчитываются снова, чтобы найти следующий узел, результирующий узел будет любым из признаков, имеющим наибольшее приращение информации. Процесс будет продолжаться до достижения максимальной глубины.
Недостатки дерева решений — это переобучение (глубина дерева решений будет выше) и высокая вариативность, чтобы преодолеть это, мы часто используем раннюю остановку или случайный лес, где данные обучаются несколькими деревьями (при этом каждое дерево может иметь перемешанные обучающие данные) и делают предсказание на основе большинства голосов, данных каждым деревом.
Пример изображения с глубиной 4
Ответ или решение
Вопрос о том, следует ли создавать отдельные деревья решений для значений категориальных признаков или использовать одно общее дерево, становится весьма актуальным в контексте построения моделей машинного обучения и анализа данных. Давайте рассмотрим основные аспекты, касающиеся этой темы.
Понимание дерева решений
Деревья решений — это интуитивно понятные модели, которые используются для классификации и регрессии. Они направляют данные по ветвям в соответствии с условиями, установленными на каждом узле (или признаке), создавая структуру, в которой конечные листья представляют собой предсказания.
Отдельные деревья против одного дерева решений
1. Определенность и условные разветвления:
Деревья решений являются детерминированными, что означает, что при обработке одного и того же набора данных они будут обеспечивать идентичные разделения. Однако при построении нескольких деревьев для разных категориальных признаков каждое дерево будет уникальным и будет принимать во внимание только собственные данные. По этой причине раздельные деревья могут не учитывать взаимодействия между различными признаками, что может привести к потере важной информации.
2. Условия предыдущих разветвлений:
Единственное дерево решений использует жадные алгоритмы для нахождения наилучших разделений, основываясь на предшествующих узлах. Это подразумевает, что каждое дальнейшее разделение будет зависеть от предыдущих, что позволяет модели учитывать сложные взаимодействия. В то время как отдельные деревья лишь условно основаны на конкретном признаке и могут не справляться с многомерными зависимостями и отсутствием информации о других признаках.
Преимущества использования одного дерева решений
1. Автоматическое выявление релевантных признаков:
Совместное дерево решений может выявить самые значимые признаки, модулируя распознавание шаблонов в данных, что эффективнее, чем создание отдельных моделей для каждого категориального признака. Например, если у вас имеются признаки, такие как пол, профессия и цена, общее дерево может лучше определить, какие из них имеют максимальную информацию для целевой переменной, используя такие меры, как энтропия и информационная выгода.
2. Борьба с переобучением и высокой дисперсией:
Хотя деревья решений подвержены переобучению из-за их глубины и сложности, существуют стратегии, такие как ранняя остановка и использование ансамблевых методов, например, случайных лесов. Эти методы могут эффективно комбинировать множество деревьев, обеспечивая более стабильные и точные предсказания.
Заключение
Итак, по большому счету, использование одного общего дерева решений позволяет более эффективно выявлять и учитывать зависимости между различными признаками, что критически важно для точности моделей. Создание отдельных деревьев может привести к недостаткам в межпризнаковом взаимодействии, снижая тем самым прогнозируемость. Поэтому по умолчанию рекомендуется использовать одно дерево решений, обрабатывающее все соответствующие признаки, что обеспечит более целостный и проницательный анализ данных.
Это обеспечивает не только лучшие результаты с точки зрения точности, но и повышает интерпретируемость модели, что крайне важно в роли анализа данных в бизнесе.