I Decision Tree o Alberi Decisionali sono uno strumento di apprendimento supervisionato, essi risolvono principalmente tematiche di classificazione o regressione. Sono molto facili da interpretare e da applicare, non basandosi su un modello lineare sono capaci di apprendere anche associazioni non lineari. Funzionano sia su dati numerici che categorici.

I Decision Tree si categorizzano rispetto alla variabile in output come:

Categorical Decision Tree

Continuous Decision Tree

Nella figura seguente si vede un esempio di Decision Tree sul dataset di Iris.

Il nodo principale si chiama Root Node o Radice

o Quando un nodo porta a una divisione in rami nei sottonodi l’operazione si chiama Splitting

Quando un nodo si divide in più sottonodi senza arrivare a quello finale, i sottonodi si chiamano Decision Node o Nodo di decisione

o Una intera sezione dell’albero si chiama Branch o Ramo

Vantaggi dei Decision Tree

Sono facili da capire: Siccome essi offrono una rappresentazione grafica molto facile da interpretare, i Decision Tree sono anche interpretabili dalla gente non propria del campo informatico.

Utili nell’analisi del dataset: Siccome sono un algoritmo molto veloce e semplice da applicare, è utile applicarlo per vedere le relazioni fra le variabili

Svantaggi dei Decision Tree

Sono proni all’overfitting: È il problema più frequente con i Decision Tree, il metodo migliore per risolverlo è settare dei vincoli o fare Pruning dei rami

Divisione in rami

Il criterio secondo il quale l’algoritmo divide in più rami i vari nodi dell’albero è critico per la precisione deloritmo. Esso poi è differente nel caso si scelga un ambito di regressione o un ambito di classificazione. In base ai criteri disponibili abbiamo i seguenti approcci:

Gini Index (o indice Gini): L’indice Gini dice calcola se gli elementi considerati fanno parte della stessa popolazione. Se la popolazione è pura essi devono essere della stessa classe e la probabilità associata a questo evento è 1 (cioè non contiene elementi di classe diverse)

Chi-Square (o Chi quadrato): L’algoritmo Chi Square si preoccupa di trovare una significanza statistica fra i sotto nodi e il nodo padre. Questa la misuriamo sommando il quadrato delle differenze standardizzate fra i valori osservati e i valori che ci aspettiamo

Information Gain: L’algoritmo Information Gain si basa sul principio di entropia di un insieme di dati, e usa questo per calcolare la divisione in rami.

Riduzione della varianza: Questo algoritmo utilizza la formula della varianza per decidere il migliore modo per dividere i rami, minore è la varianza maggiore è la probabilità che quell’attributo venga usato per dividere i rami

Overfitting

Il problema principale dei Decision Tree è dovuto all’overfitting. Essi arriveranno a fare tante osservazioni, fino ad arrivare a fare una foglia per ogni osservazione e raggiungere quindi il 100% di precisione. Per ridurre questo problema ci sono i seguenti approcci:

Si settano dei vincoli sul numero massimo di foglie o sul numero massimo di nodi finali o sul numero massimo di attributi su cui creare nuove foglie. Allo stesso modo anche sul numero minimo di foglie e sul numero minimo di elementi su cui creare nuove foglie

Si fa il Pruning dei rami, cioè si eliminano i rami possibili, attraverso un approccio greedy. Nella pratica si sceglie la strada che attualmente sembra la migliore e si prosegue con quella finchè non se ne trovano di migliori

Quando usiamo un Decision Tree?

Dovremmo usare un Decision Tree quando c’è una relazione complessa fra i vari attributi che è difficile da spiegare, in questo modo l’approccio non lineare del Decision Tree batte l’approccio lineare della Regressione Lineare ad Esempio. Inoltre un Decision Tree è molto utile se dobbiamo spiegare come si effettua una classificazione ai non addetti ai lavori.

Nel prossimo articolo includerò degli esempi in Python con la libreria Scikit per mostrare una implementazione dei Decision Tree su un dataset di Regioni città e Attrazioni.

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