ما به بررسی جزئیات الگوریتم درخت تصمیمی می‌پردازیم. ابتدا مفاهیم اولیه این الگوریتم و مزایا و معایب آن را مرور می‌کنیم. سپس به بررسی روش‌های آموزش درخت تصمیمی و نحوه ساخت درخت‌های بهینه می‌پردازیم. در ادامه، به کاربردهای مختلف این الگوریتم در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، مالی، و صنعتی می‌پردازیم.
درخت تصمیم گیری یک الگوریتم supervised algorithms و قدرتمند است که برای Classification استفاده میشود.این درخت دو عنصر دارد که عبارتند از، گره های تصمیم گیری (decision nodes) که داده در آنجا تقسیم می شود، و برگ ها (leaves) که خروجی را از آنها به دست می آوریم.
1.1. مفهوم درخت تصمیمی: درخت تصمیمی یکی از قدرتمندترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در زمینه‌های مختلفی از جمله طبقه‌بندی داده‌ها و پیش‌بینی از آن استفاده میشود. تصویری ذهنی که از یک درخت تصمیمی می‌توان داشت، همانند یک دستورالعمل گام به گام است که به ما کمک می‌کند تا با استفاده از ویژگی‌های داده، داده‌ها را به دسته‌های مختلفی تقسیم بندیم و در نهایت یک تصمیم یا پیش‌بینی دقیق انجام دهیم.
1.2. ساختار درخت تصمیمی: ساختار یک درخت تصمیمی شامل دو بخش اصلی است: گره‌های تصمیم‌گیری و برگ‌ها. در هر گره تصمیم‌گیری، یک سوال از مجموعه سوال‌های ما از داده‌ها مطرح میشود که بر اساس جواب آن سوال، داده‌ها به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌شوند. در برگ‌ها، داده‌ها به یک دسته مشخص تعلق می‌گیرند و پیش‌بینی نهایی انجام میشود.
1.3. مزایا و معایب درخت تصمیمی: استفاده از درخت تصمیمی دارای مزایا و معایبی است. از جمله مزایا می‌توان به قابلیت تفسیر و فهم آسان، عدم نیاز به پیش‌پردازش داده‌ها، و قابلیت کاربردی برای داده‌های گسسته و پیوسته اشاره کرد. اما معایبی نیز وجود دارد مانند حساسیت به تغییرات کوچک در داده‌ها، تمایل به بیش‌برازش در مواقعی که درخت عمیق است، و پرهزینه بودن ایجاد و آموزش درخت‌های پیچیده.
2.1. انتخاب ویژگی‌ها: یکی از مراحل اساسی در آموزش درخت تصمیمی، انتخاب ویژگی‌های مناسب برای تقسیم داده‌ها است. این انتخاب بر اساس معیارهایی مانند اهمیت ویژگی‌ها و قابلیت تمایز آنها انجام میشود. همچنین، تکراری بودن ویژگی‌ها یا ویژگی‌های بی‌اهمیت نیز باید از مدل حذف شوند.
2.2. معیارهای ارزیابی: برای تقسیم‌بندی داده‌ها در هر گره تصمیم‌گیری، نیاز به استفاده از معیارهایی برای ارزیابی کیفیت تقسیم‌بندی است. معیارهای متداول مانند انباشت واریانس (Gini Impurity) و آنتروپی (Entropy) می‌توانند برای این منظور استفاده شوند که با استفاده از آنها بهترین تقسیم‌بندی بر اساس ویژگی‌های مختلف داده‌ها را مشخص می‌کنیم.
2.3. روش‌های پیشگیری از بیش‌برازش: یکی از چالش‌های مهم در آموزش درخت تصمیمی، بیش‌برازش (Overfitting) است. بیش‌برازش به معنای ایجاد یک مدل که به طور نامناسب به داده‌های آموزشی پیش‌بینی می‌کند، اما قابلیت عمومی سریع مدل را از دست می‌دهد. برای پیشگیری از بیش‌برازش، می‌توان از روش‌هایی مانند تنظیم پارامترهای مدل، استفاده از مجموعه‌های آموزش و ارزیابی جداگانه، و کاهش عمق درخت استفاده کرد.
2.4. ساخت درخت: در این مرحله، با استفاده از معیارهای ارزیابی و ویژگی‌های انتخاب شده، درخت تصمیمی به صورت پیشرونده و بازگشتی ساخته میشود. هر گره تصمیم‌گیری بر اساس یک ویژگی انتخاب شده تقسیم میشود و به همین ترتیب، درخت از بالا به پایین ایجاد میشود تا به برگ‌ها برسیم
3.1. تشخیص بیماری‌ها: یکی از کاربردهای مهم درخت تصمیمی در علوم پزشکی است. این الگوریتم به کمک ویژگی‌های بیماران مانند علایم، نتایج آزمایشات و سابقه پزشکی، می‌تواند برای تشخیص بیماری‌های مختلف از جمله سرطان، بیماری‌های قلبی و عصبی، استفاده شود.
3.2. پیش‌بینی موجودی‌ها: درخت تصمیمی به عنوان یک ابزار قوی در صنعت و مدیریت زنجیره تأمین استفاده میشود. این الگوریتم می‌تواند با استفاده از ویژگی‌هایی مانند تقاضا، تأخیر تولید و میزان موجودی، موجودی‌های آینده را پیش‌بینی کند و به کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد زنجیره تأمین کمک کند.
3.3. تصمیم‌گیری در بازاریابی: درخت تصمیمی به عنوان یک ابزار مفید در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از ویژگی‌هایی مانند ویژگی‌های مشتریان، رفتار خرید، و نوع تبلیغات، می‌توان به بهبود استراتژی‌های بازاریابی، افزایش فروش و جذب مشتریان جدید کمک کرد.
3.4. مدیریت ریسک در مالی: درخت تصمیمی به عنوان یک ابزار قوی برای مدیریت ریسک در بازارهای مالی استفاده میشود. با تحلیل ویژگی‌های مختلف بازار مانند قیمت سهام، نرخ بهره، و شاخص‌های اقتصادی، می‌توان به پیش‌بینی رخدادهای مهم مانند رشد یا نزول بازار، و اتخاذ تصمیمات مناسب برای مدیریت ریسک پرداخت.
