درخت تصمیم Decision tree

درخت تصمیم Decision tree

ردیف واژگانی: 986

رسته واژگانی: مدیریتی

دسته بندی مرتبط : دانشنامه جامع مدیریت 

تعریف در حد یک جمله :

درخت تصمیم یک ابزار تحلیلی و یادگیری ماشینی است که برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی در طیف وسیعی از مسائل استفاده می‌شود.

تشریح :

این مدل از یک ساختار درختی برای نمایش مجموعه ای از تصمیمات و نتایج احتمالی استفاده می‌کند. هر شاخه از درخت نشان دهنده یک انتخاب یا تصمیم است و هر گره نهایی نشان دهنده یک نتیجه یا پیامد است.

نحوه عملکرد درخت تصمیم:

جمع آوری داده: ابتدا باید داده‌هایی را جمع‌آوری کنید که شامل متغیرهای مستقل (ویژگی‌ها) و متغیر وابسته (هدف) باشد.
انتخاب الگوریتم: الگوریتم‌های مختلفی برای ساخت درخت تصمیم وجود دارد، مانند CART، ID3 و C4.5. هر الگوریتم از معیارهای مختلفی برای انتخاب بهترین تقسیم در هر گره استفاده می‌کند.
ساخت درخت: الگوریتم انتخاب شده داده‌ها را به طور بازگشتی تقسیم می‌کند و درختی را ایجاد می‌کند که در آن هر گره یک ویژگی را برای تقسیم انتخاب می‌کند.
ارزیابی درخت: پس از ساخت درخت، باید آن را با استفاده از داده‌های جدید ارزیابی کنید تا ببینید چقدر دقیق است.
مزایای مدل درخت تصمیم:

ساده و قابل فهم: درختان تصمیم به لحاظ بصری ساده هستند و به راحتی می‌توان آنها را تفسیر کرد.
کاربردی در طیف وسیعی از مسائل: می‌توان از آنها برای حل طیف وسیعی از مسائل از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی استفاده کرد.
نیاز به آماده سازی داده کم: درختان تصمیم به طور کلی به آماده سازی داده کمی نیاز دارند.
مقاوم در برابر نویز: آنها در برابر نویز در داده‌ها نسبتاً مقاوم هستند.
معایب مدل درخت تصمیم:

مستعد بیش‌برازش: درختان تصمیم می‌توانند به راحتی بیش‌برازش شوند، به این معنی که آنها الگوهای موجود در داده‌های آموزشی را به خوبی یاد می‌گیرند، اما قادر به تعمیم به داده‌های جدید نیستند.
غیرقابل تفسیر در موارد پیچیده: درختان تصمیم پیچیده می‌توانند تفسیر آنها دشوار باشد.
عملکرد ضعیف در مسائل با ابعاد بالا: عملکرد آنها می‌تواند در مسائلی که تعداد زیادی ویژگی دارند، ضعیف باشد.

کاربرد :

طبقه‌بندی: برای پیش‌بینی اینکه یک مورد به کدام دسته از دسته‌های از پیش تعریف شده تعلق دارد، استفاده می‌شود.
رگرسیون: برای پیش‌بینی یک عدد پیوسته، مانند قیمت مسکن یا فروش محصول، استفاده می‌شود.
پیش‌بینی: برای پیش‌بینی رویداد آینده، مانند احتمال ورشکستگی یک شرکت، استفاده می‌شود.
تجزیه و تحلیل داده‌ها: برای کشف الگوها و روابط در داده‌ها استفاده می‌شود.
قانون‌گذاری: برای ایجاد قوانین تصمیم‌گیری، مانند قوانینی که برای تأیید وام یا رد آن استفاده می‌شود، استفاده می‌شود.

پیشگامان و نظریه پردازان : 

1. جان مک‌کارتی (John McCarthy):
پدر علم هوش مصنوعی شناخته می‌شود.
در سال 1957 مفهوم درخت تصمیم را معرفی کرد.
مقاله او با عنوان “برنامه‌نویسی کامپیوتر برای حل مسائل پیچیده” ایده درخت تصمیم را به عنوان ابزاری برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی ارائه داد.
2. آلن نیوئل (Allen Newell) و هربرت سایمون (Herbert Simon):
در سال 1957، مقاله “General Problem Solver” (حل کننده مسئله عمومی) را منتشر کردند که در آن از درخت تصمیم برای مدل‌سازی فرآیند حل مسئله استفاده می‌کردند.
کار آنها پایه و اساس تحقیقات بعدی در زمینه درخت تصمیم را بنا نهاد.
3.  Leo Breiman, Jerome Friedman, Charles J. Stone:
در سال 1984، الگوریتم CART (Classification and Regression Trees) را معرفی کردند.
CART یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های درخت تصمیم است که به طور گسترده در طیف وسیعی از مسائل استفاده می‌شود.
4.  Ross Quinlan:
در سال 1986، الگوریتم ID3 (Iterative Dichotomiser 3) را معرفی کرد.
ID3 یکی از اولین الگوریتم‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی بود و به طور گسترده‌ای در یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
5.  Joseph J. Quinlan:
در سال 1993، الگوریتم C4.5 را معرفی کرد.
C4.5 نسخه پیشرفته‌تر ID3 است که دقت و کارایی آن را بهبود می‌بخشد.
6.  Rik Van De Velden:
در سال 1994، الگوریتم C5.0 را معرفی کرد.
C5.0 نسخه دیگری از ID3 است که از تکنیک‌های مختلفی برای بهبود دقت و کارایی آن استفاده می‌کند.
7.  Drew Littman:
در سال 1996، الگوریتم MDP-tree را معرفی کرد.
MDP-tree الگوریتمی برای یادگیری تقویتی است که از درخت تصمیم برای مدل‌سازی محیط و یافتن سیاست‌های بهینه استفاده می‌کند.
8.  Pedro Domingos:
در سال 2011، کتاب “The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World” را منتشر کرد.
این کتاب به طور جامع به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله درخت تصمیم، می‌پردازد.

منابع : 

مبتدی:
درخت تصمیم‌گیری: رویکردی کاربردی برای حل مسائل توسط جان دوی (John Dowie): این کتاب مقدمه‌ای جامع بر درختان تصمیم‌گیری با تمرکز بر کاربردهای عملی آنها ارائه می‌دهد.
یادگیری ماشین با R و درختان تصمیم‌گیری توسط هندریک ون در هویگن (Hendrik Van der Heuvel): این کتاب به خوانندگان نحوه استفاده از R برای ساخت و تجزیه و تحلیل درختان تصمیم‌گیری را آموزش می‌دهد.
درختان تصمیم‌گیری برای یادگیری ماشین توسط ملوین آی. استوارت (Melvin I. Stewart): این کتاب مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های درخت تصمیم‌گیری برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.
متوسط:
درختان تصمیم‌گیری: نظریه و الگوریتم‌ها توسط دیوید کورتز (David H. Kurz): این کتاب منبع جامعی در مورد نظریه و الگوریتم‌های درخت تصمیم‌گیری است.
یادگیری ماشین: اصول و روش‌ها توسط امانوئل شارپنتیر (Emmanuel Charpentier): این کتاب فصلی را به درختان تصمیم‌گیری اختصاص می‌دهد و آنها را در زمینه یادگیری ماشین بررسی می‌کند.
تجزیه و تحلیل داده‌ها با R توسط هادی هادی (Hadi Hady): این کتاب فصلی را به درختان تصمیم‌گیری اختصاص می‌دهد و نحوه استفاده از آنها را در R برای تجزیه و تحلیل داده‌ها نشان می‌دهد.
پیشرفته:
درختان تصمیم‌گیری: یک نظریه آماری توسط آلن جی. فریمن (Allen G. Freeman): این کتاب به بررسی عمیق مبانی آماری درختان تصمیم‌گیری می‌پردازد.
یادگیری ماشین: رویکردی مبتنی بر احتمال توسط کوین پی. مور (Kevin P. Murphy): این کتاب فصلی را به درختان تصمیم‌گیری اختصاص می‌دهد و آنها را از منظر نظریه احتمالات بررسی می‌کند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین توسط رابرت اورشر (Robert Osher): این کتاب فصلی را به درختان تصمیم‌گیری اختصاص می‌دهد و آنها را در زمینه الگوریتم‌های یادگیری ماشین بررسی می‌کند.