Преимущества деревьев решений: все, что вам нужно знать

Со временем вы, должно быть, заметили, что машины вокруг вас становятся умнее. На самом деле, слово «умнее» может быть и преуменьшением. Вы ищете черные туфли в своем браузере, и следующее, что вы знаете, в течение двух дней вас засыпают несколькими рекламными объявлениями от разных обувных брендов. Предположим, вы проявили интерес и нажали на определенное объявление; прежде чем вы это узнаете, вам предложат разное количество обуви по вашему вкусу. Но как эта реклама могла за считанные секунды узнать, какая обувь вам нравится больше всего? Это потому, что машины теперь постоянно учатся и развиваются. Технически подкованные личности, сидящие за компьютерными столами в высотных корпоративных зданиях, говорят этим машинам, чему и чему не следует учиться.

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

1. Это отлично подходит для принятия решений

Если это еще не было очевидно, мы решили сделать это самым первым преимуществом, чтобы сделать его еще больше. Алгоритм дерева решений является конструктивным и помогает важным процессам принятия решений. Например, должен ли ваш банк предоставить кредит конкретному человеку? С помощью этого алгоритма банки могут использовать свой веб-сайт для отсеивания людей, имеющих право на получение кредита, от людей, сделка которых может быть просто проиграна. Для этого он просто отслеживает людей, имеющих право на получение кредита, до страницы, на которой им предлагается посетить банк. А остальных людей привлекают к другим банковским схемам, которые могли бы помочь им подняться.

2. Это комплексный алгоритм.

Обычно данные необходимо стандартизировать, прежде чем помещать их в алгоритм. Хотя когда дело доходит до деревьев решений, в алгоритме могут сосуществовать непрерывные и категориальные переменные. Это связано с тем, что этот алгоритм машинного обучения не полагается непосредственно на входные данные для прогнозирования результата. Вместо этого, чтобы предсказать, что будет дальше, то есть результат, зависит от соотношения различных входных данных. Например, кликнув на черные туфли, вы перешли к десятку рекламных объявлений похожих брендов. Как только вы сделали второй щелчок, он подтвердил, что другие клиенты раньше переходили в то же дерево, открывая вам те же результаты поиска. Вероятно, кто-то ввел данные о предыдущих результатах клиентов, и благодаря дереву решений вы просто оказались к нему. Однако если бы вы нажали на другой ботинок, дерево перенесло бы вас на другую «ветвь».

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

3. Простота для понимания программистами

Деревья решений можно визуализировать, и именно поэтому программистам гораздо легче работать с этим алгоритмом. Они могут быстро аккумулировать данные или информацию, предоставленную их клиентами, визуализировать их и разработать алгоритм. Функционирование этого алгоритма дерева решений аналогично мыслительному процессу реального человеческого мозга.

4. Отсутствующие значения не являются проблемой

Деревья решений — абсолютная мечта программистов, поскольку алгоритм может работать даже с пропущенными значениями. Есть несколько вещей, которые могут произойти. Это может быть результатом CART (дерево классификации и регрессии). CART — это прогнозирующая модель, которая может предсказать результат независимо от пропущенного значения на основе других значений, например, с ориентацией на наиболее значимое количество экземпляров. Он также может случайным образом назначить вас узлу (аналогично лиду и конечной точке в ветке). В любом случае алгоритм не перестает работать. Деревья решений всегда будут конфигурироваться 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, находят оптимальное разделение данных в конкретном узле и продолжают двигаться вперед. Они делают выбор, основываясь только на линейном сканировании данных для этого конкретного узла. Вот почему в большинстве случаев этот метод работает относительно быстро, оказываясь недорогим в вычислительном отношении.

6. Меньше программирования для программиста

Программистам его не только проще понять, но и этапы предварительной обработки этого алгоритма требуют гораздо меньше кода, чем большинство алгоритмов. Это потому, что им не нужен анализ или даже переменные, чтобы поддерживать их работу. Это происходит главным образом потому, что этот метод предполагает рассмотрение входных данных индивидуально, а не в целом.

7. Коммуникабельность с важными людьми

К настоящему моменту должно быть понятно, почему деревья решений визуально привлекательны и просты для понимания. Это отличная вещь не только для программистов, но и для клиентов. Клиенты могут не понимать кодирование, анализ, входные данные и технический жаргон, но деревья понимают все! Очень легко сообщить заинтересованным сторонам бизнеса или важным людям, какое приложение или код находится в процессе. Короче говоря, их легче держать в курсе!

8. Это Надежно

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

9. Может обрабатывать несколько выходов

Деревья решений — один из наиболее важных алгоритмов в машинном обучении, поскольку он может генерировать множество выходных данных. В конце дерева решений можно принять несколько решений. Способность обрабатывать данные нескольких выходных данных может направить вас в совершенно ином направлении, чем еще 2 или 3 человека, которые выбрали тот же путь дерева решений. Однако это учитывая, что дерево решений изначально содержало кучу данных с несколькими выходными данными.

Расширьте свои знания с помощью Simplilearn

Если это еще не очевидно, машины приближаются к тому, чтобы функционировать и «думать» подобно человеческому мозгу. А почему бы и нет? Люди изо дня в день разрабатывают алгоритмы и код, чтобы помочь этим машинам стать разумными. Вполне естественно, что они включили в себя возможности своих разработчиков. Это только начало машинного обучения и совершенствования ваших знаний в мире науки о данных. Благодаря программе последипломного образования Калифорнийского технологического института Simplilearn в области науки о данных вы теперь можете развивать навыки, которые помогут вам управлять этим миром науки о данных и выходить из него! Это уже помогло многим людям приобрести навыки и ускорить карьеру. Будьте во власти современных технологий с помощью этой программы последипломного образования в области науки о данных, которая также признана программой науки о данных № 1 по версии Economic Times. Так что вам даже не придется беспокоиться о поиске здесь и там. Вы знаете, что уже приземлились в нужном месте.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *