Home / Programi / Stablo odlučivanja

Stablo odlučivanja

Stablo odlučivanja je jedan od najpopularnijih modela mašinskog učenja koji se koriste za rešavanje problema klasifikacije i regresije. Ovaj model predstavlja algoritam mašinskog učenja u obliku stabla, gde svaki čvor označava test nad nekom promenljivom, svaka grana predstavlja ishod testa, a svaki list označava klasifikaciju ili vrednost koju treba dodeliti. Zbog svoje intuitivne prirode i lakoće interpretacije, stabla odlučivanja se primenjuju u različitim oblastima.

Osnovni pojmovi i struktura

Stablo odlučivanja se sastoji od sledećih elemenata:

koreni čvor (root node): početni čvor stabla, koji sadrži celu populaciju podataka i deli se na osnovu određenog kriterijuma;
unutrašnji čvorovi (internal nodes): čvorovi koji predstavljaju atribute po kojima se podaci dele, svaki čvor testira vrednost jednog atributa;
grane (branches): veze između čvorova koje predstavljaju moguće vrednosti atributa i vode do narednog čvora ili listova;
listovi (leaf nodes): krajnji čvorovi stabla, koji predstavljaju konačnu odluku ili vrednost.

Algoritam za konstrukciju stabla

Konstrukcija stabla odlučivanja može se opisati sledećim koracima:

Izbor atributa za podelu: Za svaki čvor algoritam bira atribut koji najbolje deli podatke. Ovaj izbor se zasniva na metričkim kriterijumima kao što su entropija, informativni dobitak (Information Gain), Gini indeks ili varijanca.
Podela podataka: Podaci se dele na podskupove na osnovu izabranog atributa i njegovih vrednosti.
Rekurzija: Proces se rekurzivno ponavlja za svaki podskup, stvarajući nove čvorove, dok svi podaci u podskupu ne pripadnu istoj klasi ili dok se ne dostigne određeni kriterijum zaustavljanja (npr. maksimalna dubina stabla, minimalni broj uzoraka po listu).

Kriterijumi za podelu

Kriterijumi za podelu podataka u stablu odlučivanja su metričke mere koje određuju koji atribut treba koristiti za podelu podataka u svakom čvoru. Glavni kriterijumi su:

Informativni dobitak (Information Gain): Mera koja se koristi u algoritmu ID3 (Iterative Dichotomiser 3) za izbor atributa. Računa se na osnovu smanjenja entropije podataka nakon podele.
Gini indeks: Korišćen u algoritmu CART (Classification and Regression Trees), meri homogenost podskupova. Niži Gini indeks označava bolje podele.
Chi-square: Statistički test koristi se za merenje nezavisnosti između atributa i klase.

Prednosti i nedostaci

Stablo odlučivanja je alat za donošenje odluka koji se koristi zbog svoje jednostavnosti, interpretabilnosti i široke primene. Iako ima određene nedostatke, pravilna primena i upotreba metoda za obrezivanje stabla mogu značajno poboljšati njegovu efikasnost.

Prednosti

Jednostavnost i interpretabilnost: Rezultati se lako vizualizuju i tumače, što omogućava jednostavno objašnjenje odluka.
Fleksibilnost: Može se koristiti za rešavanje problema klasifikacije i regresije.
Mali zahtevi za preprocesiranje podataka: Ne zahtevaju skaliranje ili normalizaciju podataka.

Nedostaci

Prekomerno prilagođavanje (overfitting): Stablo može postati previše složeno i prilagoditi se šumovima u podacima.
Nestabilnost: Mala promena u podacima može rezultirati značajnom promenom strukture stabla.
Pristrasnost prema atributima sa više nivoa: Stabla odlučivanja mogu favorizovati atribute sa više mogućih vrednosti, što može dovesti do loših podela.