<>Mô hình Decision Tree (Cây quyết định) là một kỹ thuật trong lĩnh vực học máy (machine learning) được sử dụng để phân loại (classification) hoặc dự đoán giá trị (regression). Mô hình này biểu diễn các quyết định và hậu quả của chúng thông qua cấu trúc dạng cây.
/Cấu trúc của Decision Tree
1. Nút gốc (Root Node):
– Nút đầu tiên của cây, đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu.
– Được chia thành các nhánh dựa trên một điều kiện hoặc thuộc tính.
2. Nút trung gian (Internal Node):
– Đại diện cho các điều kiện hoặc thuộc tính trong quá trình ra quyết định.
– Kết nối với các nhánh khác.
3. Nhánh (Branch):
– Đại diện cho kết quả của một điều kiện tại nút.
4. Nút lá (Leaf Node):
– Đại diện cho kết quả cuối cùng (phân loại hoặc giá trị dự đoán).
/Các bước xây dựng Decision Tree
1. Xác định thuộc tính chia nhánh:
– Lựa chọn thuộc tính giúp phân chia dữ liệu hiệu quả nhất, dựa trên các tiêu chí như:
– Entropy và Information Gain: Được dùng trong bài toán phân loại.
– Gini Index: Thường dùng trong bài toán phân loại.
– Reduction in Variance: Dùng trong bài toán hồi quy.
2. Chia dữ liệu:
– Tạo các nhánh dựa trên thuộc tính được chọn và chia dữ liệu thành các nhóm con.
3. Lặp lại:
– Áp dụng quy trình trên cho từng nhóm con cho đến khi đạt một điều kiện dừng (ví dụ: đạt độ sâu tối đa hoặc dữ liệu không thể chia nhỏ hơn).
4. Kết thúc:
– Gán nhãn hoặc giá trị dự đoán cho các nút lá.
/Ứng dụng của Decision Tree
1. Phân loại:
– Xác định xem một email là spam hay không.
– Phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi.
2. Hồi quy:
– Dự đoán giá bất động sản dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí, số phòng.
3. Y học:
– Chẩn đoán bệnh dựa trên triệu chứng.
– Dự đoán khả năng thành công của một phương pháp điều trị.
4. Quản lý kinh doanh:
– Hỗ trợ quyết định đầu tư hoặc tiếp thị.
