Wie interpretieren und visualisieren Sie die Ergebnisse eines Klassifizierungs- oder Regressionsbaums?

1 Die Struktur eines CART

Ein CART ist ein binärer Baum, der aus Knoten, Verzweigungen und Blättern besteht. Ein Knoten ist ein Punkt, an dem die Daten basierend auf einem Feature und einem Schwellenwert in zwei Teilmengen aufgeteilt werden. Eine Verzweigung ist eine Verbindung zwischen zwei Knoten, und ein Blatt ist ein Endknoten, der ein Ergebnis oder eine Vorhersage darstellt. Der Stammknoten ist der erste Knoten, der den gesamten Datensatz aufteilt, und die internen Knoten sind diejenigen, die die Teilmengen weiter aufteilen. Die Tiefe eines Baumes ist die Anzahl der Spaltungen vom Wurzelknoten bis zu den Blättern.

2 Wie man einen CART liest

Um einen CART zu lesen, gehen Sie vom Wurzelknoten aus und folgen den Verzweigungen gemäß den Regeln oder Kriterien. Wenn der Stammknoten z. B. die Daten basierend auf dem Feature X und dem Schwellenwert 10 aufteilt, folgen Sie der linken Verzweigung, wenn X <= 10 und der rechte Zweig, wenn X > 10. Wiederholen Sie diesen Vorgang, bis Sie einen Blattknoten erreichen, der Ihnen das Ergebnis oder die Vorhersage für diese Teilmenge der Daten liefert. Bei einer Klassifizierungsstruktur ist das Ergebnis eine Klassenbezeichnung, und bei einer Regressionsstruktur ist das Ergebnis ein numerischer Wert.

3 So visualisieren Sie einen CART

Um einen CART zu visualisieren, können Sie verschiedene Tools und Bibliotheken verwenden, z. B. scikit-learn, rpart oder plotly in Python oder R. Mit diesen Werkzeugen können Sie eine grafische Darstellung eines CART erstellen, bei der jeder Knoten mit dem Feature und dem Schwellenwert und jedes Blatt mit dem Ergebnis oder der Vorhersage beschriftet ist. Sie können auch das Erscheinungsbild des Baums anpassen, z. B. Farbe, Form, Größe und Schriftart der Knoten und Blätter. Einige Tools können Ihnen auch die Verteilung der Daten oder die Leistungsmetriken des Baums anzeigen, z. B. die Genauigkeit, den Fehler oder die Verunreinigung.

4 Wie man einen CART interpretiert

Um einen CART zu interpretieren, können Sie verschiedene Methoden und Techniken verwenden, z. B. Beschneidung, Feature-Wichtigkeit oder Entscheidungspfade. Das Beschneiden ist eine Möglichkeit, die Komplexität und die Überanpassung eines Baumes zu reduzieren, indem einige Knoten oder Äste entfernt werden, die nicht viel zur Genauigkeit oder zum Fehler beitragen. Die Feature-Wichtigkeit ist eine Möglichkeit, um zu messen, wie viel jedes Feature zur Aufteilung der Daten oder zur Vorhersage des Ergebnisses beiträgt. Entscheidungspfade sind eine Möglichkeit, die Regeln oder Kriterien zu verfolgen, die zu einem bestimmten Ergebnis oder einer bestimmten Vorhersage für eine bestimmte Beobachtung oder Instanz führen.

5 So verbessern Sie einen CART

Um einen CART zu verbessern, können Sie verschiedene Parameter und Optionen verwenden, wie z. B. das Kriterium, das max_Tiefe, die min_proben_split, oder die min_proben_Blatt. Das Kriterium ist die Funktion, die bestimmt, wie die Daten an jedem Knoten aufgeteilt werden, z. B. der Gini-Index oder die Entropie für die Klassifizierung oder der mittlere quadratische Fehler oder der mittlere absolute Fehler für die Regression. Die max_Die Tiefe ist die maximale Anzahl von Spaltungen vom Wurzelknoten zu den Blättern, die die Komplexität und die Überanpassung des Baumes steuert. Die min_proben_Split ist die Mindestanzahl von Samples, die zum Teilen eines Knotens erforderlich sind, wodurch zu viele oder zu kleine Splits verhindert werden. Die min_proben_Das Blatt ist die Mindestanzahl von Proben, die sich an einem Blattknoten befinden müssen, wodurch zu viele oder zu spärliche Blätter vermieden werden.

6 So vergleichen und kontrastieren Sie CART

Um CART mit anderen Methoden des maschinellen Lernens zu vergleichen und gegenüberzustellen, können Sie verschiedene Aspekte und Kriterien verwenden, wie z. B. die Vorteile, die Nachteile, die Annahmen oder die Anwendungen. Einige der Vorteile von CART sind, dass sie leicht zu verstehen und zu interpretieren sind, dass sie sowohl kategoriale als auch numerische Merkmale verarbeiten können, dass sie mit fehlenden Werten und Ausreißern umgehen können und dass sie nichtlineare Beziehungen und Wechselwirkungen erfassen können. Einige der Nachteile von CART sind, dass sie anfällig für Überanpassung und Instabilität sind, dass sie auf Features mit mehr Ebenen oder Werten ausgerichtet sein können, dass sie eine hohe Varianz und eine geringe Verzerrung aufweisen können und dass sie empfindlich auf Rauschen und kleine Änderungen in den Daten reagieren können. Einige der Annahmen von CART sind, dass die Daten unabhängig und identisch verteilt sind, dass die Merkmale relevant und informativ sind und dass die Aufteilungen binär und orthogonal sind. Einige der Anwendungen von CART liegen in Bereichen wie Medizin, Finanzen, Marketing oder Bildung.