Преимущества деревьев решений: все, что вам нужно знать

Со временем вы, должно быть, заметили, что машины вокруг вас становятся умнее. На самом деле, «умнее» может быть преуменьшением. Вы ищете черные туфли в своем браузере, и следующее, что вы знаете, в течение 2 дней вас бомбардируют несколькими различными объявлениями от разных брендов обуви. Предположим, вы проявляете интерес и нажимаете на определенное объявление; прежде чем вы это осознаете, вам будет предложено различное количество обуви в соответствии с вашими предпочтениями. Но как эти объявления могут за считанные секунды узнать, какая обувь вам нравится больше всего? Это происходит потому, что машины теперь постоянно учатся и развиваются. Технически подкованные личности, сидящие за компьютерными столами в высотных корпоративных зданиях, говорят этим машинам, чему учиться, а чему нет.

Одним из таких алгоритмов, используемых в категории «контролируемого» машинного обучения, являются деревья решений. И у деревьев решений есть дюжина преимуществ. Давайте рассмотрим их.

1. Это отлично подходит для принятия решений

Если это не было очевидно, мы решили сделать это самым первым преимуществом, чтобы сделать его еще больше. Алгоритм дерева решений является конструктивным, который помогает в основных процессах принятия решений. Например, должен ли ваш банк выдать определенному человеку кредит? С помощью этого алгоритма банки могут использовать свой веб-сайт для отсеивания людей, которые имеют право на кредит, от людей, которые могут быть просто упущенной сделкой. Он делает это, просто отслеживая людей, которые имеют право на кредит, на странице, которая предлагает им посетить банк. А оставшиеся люди направляются к другим банковским схемам, которые могут помочь им подняться.

2. Это комплексный алгоритм.

Обычно данные должны быть стандартизированы перед помещением их в алгоритм. Хотя когда дело доходит до деревьев решений, непрерывные и категориальные переменные могут сосуществовать в алгоритме. Это связано с тем, что этот алгоритм машинного обучения не полагается на входные данные напрямую для прогнозирования результата. Вместо этого он зависит от соотношения различных входных данных для прогнозирования того, что будет дальше, что является результатом. Например, ваш щелчок по черным ботинкам привел вас к дюжине объявлений от похожих брендов. Как только вы сделали второй щелчок, он признал, как другие клиенты были перемещены по тому же дереву ранее, открыв вам те же результаты поиска. Кто-то, вероятно, ввел данные о предыдущих результатах клиентов, и благодаря дереву решений вы просто попали к нему. Однако, если бы вы нажали на другой ботинок, дерево привело бы вас к другой «ветви».

3. Простота понимания для программистов

Деревья решений можно визуализировать, и именно поэтому программистам гораздо проще работать с этим алгоритмом. Они могут быстро накапливать данные или информацию, предоставленную клиентами, визуализировать ее и предоставлять алгоритм. Функционирование этого алгоритма дерева решений похоже на мыслительный процесс реального человеческого мозга.

4. Отсутствующие значения не являются проблемой

Деревья решений — это абсолютная мечта для кодеров, потому что алгоритм может работать даже с пропущенными значениями. Есть несколько вещей, которые могут иметь место. Это может быть результатом CART (дерево классификации и регрессии). CART — это предиктивная модель, которая может предсказать результат независимо от пропущенного значения на основе других значений, таких как наклон к наиболее значимому числу экземпляров. Она также может случайным образом назначить вас узлу (аналогично лиду и конечной точке в ветви). В любом случае алгоритм не перестает работать. Деревья решений всегда будут настраиваться за пределами пропущенных значений в зависимости от программирования.

5. Они недорогие.

Деревья решений на удивление не так уж и дороги, потому что они принимают «жадные» решения. На каждом этапе процесса подгонки они умножают подзадачу и находят оптимальное разделение с данными в конкретном узле и продолжают двигаться вперед. Они делают выбор, основываясь только на линейном сканировании данных для этого конкретного узла. Вот почему, в основном, этот метод работает относительно быстро, оказываясь недорогим в вычислительном отношении.

6. Меньше кодирования для программиста

Он не только проще для понимания кодировщиками, но и этапы предварительной обработки этого алгоритма требуют гораздо меньше кодирования, чем большинство алгоритмов. Это потому, что им не нужен анализ или даже переменные для поддержания их работы. Это в основном потому, что метод предполагает просмотр входных данных по отдельности, а не в целом.

7. Возможность общения с важными людьми

Теперь должно быть ясно, насколько визуально привлекательны и просты в понимании деревья решений. Это не только отличная вещь для кодеров, но и для клиентов. Клиенты могут не понимать кодирование, анализ, входные данные и технический жаргон, но все понимают деревья! Очень легко сообщать заинтересованным сторонам бизнеса или важным людям, какое приложение или код находится в процессе. Короче говоря, проще держать их в курсе!

8. Это надежно

В дереве решений легко проследить каждый путь к заключению. Оно обеспечивает всесторонний анализ последствий каждой ветви, а также распознает, какие узлы могут нуждаться в дальнейшем анализе. Поэтому легко проверить алгоритм с помощью статистических тестов. Это делает деревья решений подотчетной моделью. А способность определять ее подотчетность делает ее надежной.

9. Может обрабатывать несколько выходов

Деревья решений являются одним из важнейших алгоритмов в машинном обучении, поскольку это алгоритм, который может генерировать множество выходов. В конце дерева решений можно остановиться на нескольких решениях. Способность обрабатывать данные нескольких выходов может направить вас в совершенно ином направлении, чем еще 2 или 3 человека, которые выбрали тот же маршрут дерева решений. Однако это при условии, что дерево решений изначально было заполнено кучей данных с несколькими выходами.

Расширьте свои знания с помощью Simplilearn

Если это еще не очевидно, машины приближаются к функционированию и «мышлению» как человеческий мозг. И почему бы им не быть таковыми? Люди изо дня в день разрабатывают алгоритмы и код, чтобы помочь этим машинам стать разумными. Вполне естественно, что они будут включать в себя возможности своих разработчиков. Это только начало как машинного обучения, так и совершенствования ваших знаний в мире науки о данных. С программой последипломного образования Caltech по науке о данных от Simplilearn вы теперь можете развивать навыки, которые помогут вам управлять этим миром науки о данных! Она уже помогла многим людям развить навыки и ускорить свою карьеру. Будьте в курсе современных технологий с этой программой последипломного образования по науке о данных, которая также признана программой № 1 по науке о данных по версии Economic Times. Так что вам даже не нужно беспокоиться о том, чтобы смотреть туда-сюда. Вы знаете, что уже попали в нужное место.