درخت تصمیم با ترسیم انتخاب‌های مختلف و نتایج احتمالی آنها به ما در تصمیم‌گیری کمک می‌کند. این درخت در یادگیری ماشین برای کارهایی مانند طبقه‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. در این مقاله، درباره درخت‌های تصمیم، انواع آنها و سایر مفاهیم اصلی بیشتر خواهیم دید.
درخت تصمیم با نشان دادن گزینه‌های مختلف و نحوه ارتباط آنها به ما در تصمیم‌گیری کمک می‌کند. این درخت ساختاری شبیه درخت دارد که با یک سوال اصلی به نام گره ریشه شروع می‌شود که نشان دهنده کل مجموعه داده‌ها است. از آنجا، درخت بر اساس ویژگی‌های موجود در داده‌ها به احتمالات مختلف منشعب می‌شود.

• گره ریشه: نقطه شروع که نشان دهنده کل مجموعه داده‌ها است.
• شاخه‌ها: خطوطی که گره‌ها را به هم متصل می‌کنند و جریان را از یک تصمیم به تصمیم دیگر نشان می‌دهند.
• گره‌های داخلی: نقاطی که تصمیمات بر اساس ویژگی‌های داده‌ها گرفته می‌شوند.
• گره‌های برگ: نقاط انتهایی درخت که تصمیم یا پیش‌بینی نهایی در آنها گرفته می‌شود.

درخت تصمیم

یک درخت تصمیم همچنین با نشان دادن واضح نتایج ممکن، به تصمیم‌گیری کمک می‌کند. با نگاه کردن به «شاخه‌ها»، می‌توانیم به سرعت گزینه‌ها را مقایسه کنیم و بهترین انتخاب را پیدا کنیم.
عمدتاً دو نوع درخت تصمیم بر اساس متغیر هدف وجود دارد:

• درخت‌های طبقه‌بندی: برای پیش‌بینی نتایج دسته‌بندی‌شده مانند هرزنامه یا غیر هرزنامه استفاده می‌شود. این درخت‌ها داده‌ها را بر اساس ویژگی‌ها تقسیم می‌کنند تا داده‌ها را به دسته‌های از پیش تعریف‌شده طبقه‌بندی کنند.
• درخت‌های رگرسیون: برای پیش‌بینی نتایج پیوسته مانند پیش‌بینی قیمت خانه استفاده می‌شود. به جای اختصاص دسته‌ها، پیش‌بینی‌های عددی را بر اساس ویژگی‌های ورودی ارائه می‌دهد.

درخت‌های تصمیم‌گیری چگونه کار می‌کنند؟

1. شروع با گره ریشه: با یک سوال اصلی در گره ریشه شروع می‌شود که از ویژگی‌های مجموعه داده گرفته شده است.
2. پرسیدن سوالات بله/خیر: از ریشه، درخت مجموعه‌ای از سوالات بله/خیر را می‌پرسد تا داده‌ها را بر اساس ویژگی‌های خاص به زیرمجموعه‌ها تقسیم کند.
3. شاخه‌بندی بر اساس پاسخ‌ها: هر سوال به شاخه‌های مختلف منجر می‌شود:
اگر پاسخ بله باشد، درخت یک مسیر را دنبال می‌کند. اگر پاسخ منفی باشد، درخت مسیر دیگری را دنبال می‌کند.
۴. ادامه تقسیم: این شاخه‌بندی از طریق تصمیمات بیشتر ادامه می‌یابد و به کاهش گام به گام داده‌ها کمک می‌کند.
۵. رسیدن به گره برگ: این فرآیند زمانی پایان می‌یابد که دیگر هیچ سوال مفیدی برای پرسیدن وجود نداشته باشد و به گره برگ منتهی شود که در آن تصمیم یا پیش‌بینی نهایی گرفته می‌شود.

بیایید به یک مثال ساده نگاه کنیم تا نحوه کار آن را درک کنیم. تصور کنید که باید بر اساس زمان روز و میزان خستگی خود تصمیم بگیریم که آیا قهوه بنوشیم یا نه. درخت ابتدا زمان را بررسی می‌کند:

۱. صبح: می‌پرسد "خسته‌اید؟"
اگر بله، درخت پیشنهاد نوشیدن قهوه می‌دهد.
اگر خیر، می‌گوید نیازی به قهوه نیست.
۲. بعد از ظهر: دوباره می‌پرسد "خسته‌اید؟"
اگر بله، پیشنهاد نوشیدن قهوه می‌دهد.
اگر خیر، نیازی به قهوه نیست.

معیارهای تقسیم در درخت‌های تصمیم‌گیری

در یک درخت تصمیم‌گیری، فرآیند تقسیم داده‌ها در هر گره مهم است. معیارهای تقسیم، بهترین ویژگی را برای تقسیم داده‌ها پیدا می‌کنند. معیارهای تقسیم رایج شامل ناخالصی جینی و آنتروپی است.

• ناخالصی جینی: این معیار میزان "ناخالصی" بودن یک گره را اندازه‌گیری می‌کند. هرچه ناخالصی جینی کمتر باشد، ویژگی، داده‌ها را به دسته‌های مجزا بهتر تقسیم می‌کند.
• آنتروپی: این معیار، میزان عدم قطعیت یا بی‌نظمی در داده‌ها را اندازه‌گیری می‌کند. درخت سعی می‌کند با تقسیم داده‌ها بر اساس ویژگی‌هایی که بیشترین اطلاعات را در مورد متغیر هدف ارائه می‌دهند، آنتروپی را کاهش دهد.

این معیارها به تصمیم‌گیری در مورد اینکه کدام ویژگی‌ها برای ایجاد بهترین تقسیم در هر نقطه تصمیم‌گیری در درخت مفید هستند، کمک می‌کنند.

هرس در درخت‌های تصمیم‌گیری

هرس یک تکنیک مهم است که برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در درخت‌های تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که یک درخت خیلی عمیق می‌شود و به جای یادگیری الگوهای کلی، شروع به حفظ داده‌های آموزشی می‌کند. این امر منجر به عملکرد ضعیف در داده‌های جدید و دیده نشده می‌شود.
این تکنیک با حذف شاخه‌هایی که قدرت پیش‌بینی کمی دارند، پیچیدگی درخت را کاهش می‌دهد. این روش با کمک به درخت برای تعمیم بهتر به داده‌های جدید، عملکرد مدل را بهبود می‌بخشد. همچنین باعث ساده‌تر شدن و سریع‌تر شدن استقرار مدل می‌شود.
هرس زمانی که درخت تصمیم خیلی عمیق است و شروع به ثبت نویز در داده‌ها می‌کند، مفید است.

مزایای درخت‌های تصمیم

• فهم آسان: درخت‌های تصمیم بصری هستند که دنبال کردن فرآیند تصمیم‌گیری را آسان می‌کند.
• چندمنظوره بودن: می‌تواند برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده شود.
• نیازی به مقیاس‌بندی ویژگی ندارد: برخلاف بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین، نیازی به مقیاس‌بندی یا نرمال‌سازی داده‌ها ندارد.
• روابط غیرخطی را مدیریت می‌کند: روابط پیچیده و غیرخطی بین ویژگی‌ها و نتایج را به طور مؤثر ثبت می‌کند.
• تفسیرپذیری: ساختار درخت به راحتی قابل تفسیر است و به کاربران کمک می‌کند تا استدلال پشت هر تصمیم را درک کنند.
• مدیریت داده‌های گمشده: می‌تواند با استفاده از استراتژی‌هایی مانند اختصاص رایج‌ترین مقدار یا نادیده گرفتن داده‌های گمشده در طول تقسیم‌بندی، مقادیر گمشده را مدیریت کند. 

معایب درخت‌های تصمیم

• بیش‌برازش: اگر خیلی عمیق باشند، می‌توانند داده‌های آموزشی را بیش‌برازش کنند، به این معنی که به جای یادگیری الگوهای کلی، داده‌ها را حفظ می‌کنند. این امر منجر به عملکرد ضعیف در داده‌های دیده نشده می‌شود.
• بی‌ثباتی: می‌تواند ناپایدار باشد، به این معنی که تغییرات کوچک در داده‌ها ممکن است منجر به تفاوت‌های قابل توجه در ساختار درخت و پیش‌بینی‌ها شود.
• سوگیری نسبت به ویژگی‌هایی با دسته‌های زیاد: می‌تواند نسبت به ویژگی‌هایی با مقادیر متمایز زیاد سوگیری داشته باشد که بیش از حد بر آنها تمرکز می‌کند و به طور بالقوه سایر ویژگی‌های مهم را از دست می‌دهد که می‌تواند دقت پیش‌بینی را کاهش دهد.
• مشکل در ثبت تعاملات پیچیده: درخت‌های تصمیم ممکن است در ثبت تعاملات پیچیده بین ویژگی‌ها مشکل داشته باشند که به کاهش اثربخشی آنها برای انواع خاصی از داده‌ها کمک می‌کند.
• از نظر محاسباتی برای مجموعه داده‌های بزرگ گران است: برای مجموعه داده‌های بزرگ، ساخت و هرس یک درخت تصمیم می‌تواند از نظر محاسباتی شدید باشد، به خصوص با افزایش عمق درخت. 

کاربردهای درخت تصمیم

درخت‌های تصمیم به دلیل سادگی، قابلیت تفسیر و تطبیق‌پذیری‌شان در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. بیایید برخی از کاربردهای کلیدی آنها را بررسی کنیم:

• تصویب وام در بانکداری: بانک‌ها از درخت‌های تصمیم برای ارزیابی اینکه آیا درخواست وام باید تأیید شود یا خیر استفاده می‌کنند. این تصمیم بر اساس عواملی مانند امتیاز اعتباری، درآمد، وضعیت اشتغال و سابقه وام است. این به پیش‌بینی تأیید یا رد کمک می‌کند و به تصمیم‌گیری سریع و قابل اعتماد کمک می‌کند.
• تشخیص پزشکی: در مراقبت‌های بهداشتی، آنها در تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کنند. به عنوان مثال، آنها می‌توانند بر اساس داده‌های بالینی مانند سطح گلوکز، BMI و فشار خون، پیش‌بینی کنند که آیا بیمار دیابت دارد یا خیر. این به طبقه‌بندی بیماران به دسته‌های دیابتی یا غیر دیابتی کمک می‌کند و از تشخیص و درمان زودهنگام پشتیبانی می‌کند.
• پیش‌بینی نتایج امتحانات در آموزش: مؤسسات آموزشی از درخت‌های تصمیم برای پیش‌بینی قبولی یا رد شدن یک دانش‌آموز بر اساس عواملی مانند حضور، زمان مطالعه و نمرات گذشته استفاده می‌کنند. این به معلمان کمک می‌کند تا دانش‌آموزان در معرض خطر را شناسایی کرده و پشتیبانی هدفمند ارائه دهند.
• پیش‌بینی ریزش مشتری: شرکت‌ها از درخت‌های تصمیم برای پیش‌بینی اینکه آیا مشتری بر اساس الگوهای رفتاری، سابقه خرید و تعاملات، آنجا را ترک می‌کند یا می‌ماند، استفاده می‌کنند. این به مشاغل اجازه می‌دهد تا گام‌های پیشگیرانه‌ای برای حفظ مشتریان بردارند. تشخیص کلاهبرداری: در امور مالی، از درخت‌های تصمیم برای تشخیص فعالیت‌های کلاهبرداری، مانند کلاهبرداری کارت اعتباری، استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوهای تراکنش‌های گذشته، درخت‌های تصمیم می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کرده و آنها را برای تحقیقات بیشتر علامت‌گذاری کنند.
• همچنین می‌توان از درخت تصمیم برای کمک به ساخت مدل‌های پیش‌بینی خودکار که در یادگیری ماشین، داده‌کاوی و آمار کاربرد دارند، استفاده کرد. با تسلط بر درخت‌های تصمیم، می‌توانیم درک عمیق‌تری از داده‌ها به دست آوریم و تصمیمات آگاهانه‌تری در زمینه‌های مختلف بگیریم.