Drzewo decyzyjne: jak zrobić? Poradnik krok po kroku

Umiejętność systematycznego podejmowania wyborów może być supermocą. Czy to prezes korporacji planujący globalną ekspansję, czy student wybierający kierunek studiów – wszyscy potrzebują mapy, która przeprowadzi ich przez gąszcz możliwości. Drzewo decyzyjne to właśnie taka mapa, ale jak ją stworzyć? Jak przekształcić chaos opcji w przejrzystą strukturę prowadzącą do optymalnych rozwiązań?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Jakie są algorytmy tworzenia drzew decyzyjnych?
• Jak krok po kroku stworzyć drzewo decyzyjne?

Jakie są algorytmy tworzenia drzew decyzyjnych?

Świat algorytmów tworzenia drzew decyzyjnych to fascynująca galeria różnorodnych podejść, z których każde ma swoje unikalne cechy i zastosowania:

ID3 (Iterative Dichotomiser 3)

ID3 (Iterative Dichotomiser 3) to pionier wśród algorytmów, opracowany przez legendarnego Rossa Quinlana. Działa jak mądry nauczyciel, który zadaje najbardziej wartościowe pytania. Wykorzystuje zysk informacyjny oparty na entropii – mierze nieporządku w danych. Im większy zysk informacyjny, tym lepszy podział. Jednak ma swoją piętę achillesową – preferuje cechy z wieloma unikalnymi wartościami, co może prowadzić do przetrenowania.

C4.5

C4.5 to udoskonalona wersja ID3, która nauczyła się z błędów swojego poprzednika. Wprowadza techniki przycinania drzewa, radzi sobie z danymi ciągłymi i potrafi obsłużyć brakujące wartości. To jak doświadczony strateg, który wie, kiedy się zatrzymać, aby nie popełnić błędu nadmiernego dopasowania.

Algorytm CART (Classification and Regression Trees)

Algorytm CART (Classification and Regression Trees) to prawdziwy uniwersalista – może rozwiązywać zarówno problemy klasyfikacji, jak i regresji. Wykorzystuje nieczystość Giniego jako kryterium podziału, dążąc do stworzenia jednorodnych grup danych. Tworzy wyłącznie drzewa binarne, gdzie każdy węzeł ma dokładnie dwóch potomków. To matematyczna precyzja w najczystszej formie.

CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector)

CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector) to statystyczny detektyw, który używa testów chi-kwadrat do identyfikacji optymalnych podziałów. W przeciwieństwie do swoich binarnych kuzynów, może tworzyć węzły z więcej niż dwoma gałęziami. Działa jak rozrastające się drzewo, które naturalnie rozwija tyle gałęzi, ile potrzeba.

QUEST

QUEST to sprinter wśród algorytmów – zaprojektowany do redukcji czasu przetwarzania dużych zbiorów danych. Minimalizuje tendencję do preferowania zmiennych z większą liczbą możliwych podziałów, co czyni go bardziej sprawiedliwym sędzią w procesie selekcji cech.

C5.0

C5.0 to najnowsza iteracja ewolucji zapoczątkowanej przez ID3. Może tworzyć zarówno drzewa decyzyjne, jak i zestawy reguł. Obsługuje wiele podziałów na więcej niż dwie podgrupy i działa z imponującą efektywnością.

Lasy losowe

Nowoczesne rozszerzenia to lasy losowe (Random Forest), które łączą moc wielu drzew w jeden potężny zespół. Każde drzewo głosuje, a ostateczna decyzja pada na podstawie demokratycznego konsensusu. ExtraTrees idzie jeszcze dalej w randomizacji, używając losowych kryteriów podziału zamiast optymalnych.

Wybór odpowiedniego algorytmu to jak dobieranie właściwego narzędzia do pracy. CART sprawdzi się w większości zastosowań biznesowych, lasy losowe zapewnią najwyższą dokładność kosztem interpretowalności, a C4.5 będzie idealny, gdy potrzebujemy radzić sobie z brakującymi danymi. Kluczem jest zrozumienie specyfiki problemu i charakterystyki dostępnych danych.

Max Cyrek, CEO Cyrek Digital

Jak krok po kroku stworzyć drzewo decyzyjne?

Tworzenie drzewa decyzyjnego to precyzyjny proces, który wymaga systematycznego podejścia i uwagi na każdym etapie. Jak architekt projektujący budynek, musimy rozpocząć od solidnych fundamentów i stopniowo budować konstrukcję.

Określenie celu

Wszystko rozpoczyna się od jasnej definicji problemu. To moment, w którym zadajemy sobie fundamentalne pytanie: „Czego dokładnie chcemy się dowiedzieć?”. Cel powinien być konkretny, mierzalny i oparty na realnych danych. Czy chcemy przewidzieć, który klient jest skłonny kupić nasz produkt? A może określić optymalną strategię inwestycyjną? To pytanie stanie się korzeniem naszego drzewa.

Dobrze zdefiniowany cel to połowa sukcesu. Musi być na tyle precyzyjny, aby można było jednoznacznie określić kryteria sukcesu, ale jednocześnie wystarczająco szeroki, aby uwzględnić wszystkie istotne aspekty problemu. W uczeniu maszynowym ten etap oznacza wybór między klasyfikacją a regresją, zdefiniowanie zmiennej docelowej i określenie metryki sukcesu.

Zidentyfikuj możliwe opcje

Po zdefiniowaniu celu nadchodzi czas na mapowanie wszystkich możliwych decyzji i wyborów. To jak burza mózgów, ale przeprowadzona w systematyczny sposób. Wypisujemy każdą opcję, nawet te pozornie niekonwencjonalne lub ryzykowne.

W tym etapie wykorzystywane są różne techniki kreatywnego myślenia. Możemy tworzyć mapy myśli, przeprowadzać sesje burzy mózgów z zespołem, analizować podobne problemy z przeszłości. Ważne jest, aby nie ograniczać się do oczywistych rozwiązań – często najlepsze decyzje kryją się w opcjach, które na pierwszy rzut oka wydają się nietypowe.

Określ potencjalne skutki

Każda decyzja niesie ze sobą konsekwencje, i naszym zadaniem jest przewidzenie możliwych scenariuszy. To etap, w którym wprowadzamy węzły szansy – punkty, gdzie niepewność i prawdopodobieństwo odgrywają kluczową rolę. Dla każdej opcji musimy określić możliwe wyniki – zarówno pozytywne, jak i negatywne.

Tutaj kluczowe stają się prawdopodobieństwa wystąpienia poszczególnych scenariuszy. W kontekście biznesowym może to oznaczać analizę rynku, badanie konkurencji, szacowanie prawdopodobieństwa sukcesu nowego produktu. W teorii decyzji wykorzystujemy koncepcję wartości oczekiwanej, mnożąc prawdopodobieństwo przez wartość każdego wyniku.

Zbierz dane i przeprowadź analizę

To moment, gdy intuicja ustępuje miejsca twardym darom. Zbieramy wszystkie dostępne informacje – liczby, statystyki, analizy kosztów i korzyści, dane historyczne. Im więcej precyzyjnych danych, tym dokładniejsze będzie nasze drzewo decyzyjne.

Proces ten może obejmować badania rynkowe, analizę finansową, konsultacje z ekspertami, przegląd literatury naukowej, analizę danych historycznych. W uczeniu maszynowym to etap przygotowania zbioru danych – czyszczenia, normalizacji, uzupełniania brakujących wartości. Jakość danych bezpośrednio przekłada się na jakość końcowego modelu.

Budowa struktury wizualnej

Nadszedł moment tworzenia graficznej reprezentacji naszej analizy. Rozpoczynamy od węzła głównego, reprezentującego główny problem, i stopniowo dodajemy węzły decyzyjne, gałęzie i liście. Każdy element musi być logicznie powiązany z pozostałymi.

Struktura musi być przejrzysta i intuicyjna. Węzły decyzyjne oznaczamy prostokątami, węzły szansy kołami, a gałęzie odpowiednio etykietujemy. Kolory mogą pomóc w rozróżnieniu różnych typów ścieżek. Nowoczesne narzędzia oferują szablony i funkcje drag-and-drop, które znacznie ułatwiają proces wizualizacji.

Analiza i optymalizacja

Po stworzeniu struktury przeprowadzamy dogłębną analizę wszystkich ścieżek. Obliczamy wartości oczekiwane dla każdej opcji, porównujemy ryzyko i potencjalne korzyści. To etap, w którym matematyka spotyka się z praktycznymi decyzjami biznesowymi.

Optymalna ścieżka decyzyjna wyłania się z analizy wartości oczekiwanych, ale musimy także uwzględnić czynniki niemierzalne – reputację firmy, długoterminowe konsekwencje, zgodność ze strategią organizacji. W uczeniu maszynowym wykorzystywane są algorytmy, które automatycznie wybierają optymalne podziały w każdym węźle.

Walidacja i usprawnienia

Ostatni etap to testowanie i udoskonalanie naszego modelu. Sprawdzamy, czy drzewo jest zbyt skomplikowane (ryzyko przetrenowania) czy też zbyt proste (niedostateczne dopasowanie). W razie potrzeby stosujemy techniki przycinania, usuwając zbędne gałęzie i węzły.

Proces walidacji może obejmować testowanie na nowych danych, konsultacje z ekspertami, symulacje różnych scenariuszy. Należy także zaplanować regularne aktualizacje modelu w miarę pozyskiwania nowych informacji i zmieniających się warunków rynkowych. Dobre drzewo decyzyjne to organizm żywy, który ewoluuje wraz ze zmieniającym się otoczeniem.