決策樹原理

介紹

用一句話代表決策樹我認為是他是白盒子AI，以往的AI都是只有輸入與輸出，中間怎麼運作的，也都難以了解，但決策樹會把中間的過程顯示出來，因此，可以讓使用的人更對機器學習所得到的結果更有把握度。

什麼是決策樹?

決策樹（Decision Tree）是一種基於樹狀結構的模型，可用於分類或回歸的問題。

每個節點會有條件判斷，依據不同的條件，分出不同結果，顯示在下一個子節點，最終到達葉節點，就可以得到最終的分類結果或預測值。

下方為決策樹整體的結構，可以看到會從上往下分枝，最上方只有一個點，最下方會越分越多的分枝。

決策樹的主要特點就是易於理解和解釋: 由於他可以顯示分枝的過程，條件都很透明化，可以讓使用者好理解，有更高的把握度，也可以比較容易解釋給別人了解。

決策樹結構

決策樹的結構主要由以下幾個部分組成：

1. 根節點（Root Node）：決策樹的起點。
2. 內部節點（Internal Nodes）：根據不同的條件對數據進行拆分。
3. 葉節點（Leaf Nodes）：表示最終的分類或預測結果。
4. 分支（Branches）：連接節點之間的線，表示數據的流向。

建立法則

建立決策樹時，會有以下步驟：

1. 選擇最佳特徵作為分枝的標準，常使用的指標有資訊增益（Information Gain）、吉尼係數（Gini Index）或均方誤差（MSE）等標準來選擇最佳的特徵。
2. 遞歸劃分數據：依據選定的特徵，將數據集分割為不同的子集。
3. 停止條件：當所有數據屬於同一類別、達到最大深度或無法進一步劃分時，停止劃分。
4. 剪枝（Pruning）：為了避免過擬合，可以透過預剪枝（Pre-Pruning）或後剪枝（Post-Pruning）來修剪決策樹。

優缺比較

決策樹的優點與缺點分別有

優點：

• 易於理解與解釋，讓人直觀解讀輸出結果。
• 不需要大量的數據前處理，可處理缺失值。
• 適用在數值預測與分類問題上。
• 可處理非線性複雜的分類問題上。

缺點：

• 容易過擬合。
• 對於高維度數據可能表現不佳，可能導致樹變得過於複雜。

決策樹的延伸應用

後續也有許多開發者，發展整體學習方法，就是基於決策樹原理延伸發展，進而提升決策樹的準確度與穩健性。像是有隨機森林，梯度提升機，XGBoost，LightGBM等等，效果也是非常顯著，也有不少人應用這些技術在機器學習的比賽上。

結論

決策樹我認為是一個機器學習當中，特別的一項技術，也是後面大家發展整體學習的一個基石，它的原理也是需要被廣為了解。

(本篇文章由ChatGPT、作者、Napkin AI生成)