Как протича процесът на изграждане на дървото на решенията? Какви критерии за разделяне знаете?

Дървото за вземане на решения се изгражда чрез последователно разделяне на първоначалния набор от данни на подмножества, които стават възли на дървото. На всяка стъпка се избира характеристика и праг (за числови характеристики), с които данните се делят на части, за да се максимизира хомогенността (чистотата) на получените подмножества спрямо целевата променлива.

Основни критерии за разделяне:

• Индекс на Джини (Gini impurity) — измерва вероятността за грешна класификация на случайно избран обект, ако той бъде класифициран случайно според разпределението на класовете в подмножество. Колкото по-нисък, толкова по-добре.

• Информационен печалба (Information Gain) — разликата в ентропията преди и след разделянето. Колкото по-голяма е информационната печалба, толкова по-добро е разделянето.

• Отношение на информационната печалба (Information Gain Ratio) — модификация на информационната печалба, която взема предвид броя и размера на подмножества, за да избегне пристрастия към характеристики с много стойности.

• Редукция на вариацията (Variance reduction) — използва се за регресия, минимизира разпръснатостта на стойностите на целевата променлива в подмножества.

Пример за прост избор на разделяне по характеристика:

# Псевдокод за избор на най-доброто разделяне
best_gain = 0
best_feature = None
for feature in features:
    for threshold in possible_thresholds(feature):
        left, right = split(data, feature, threshold)
        gain = information_gain(data, left, right)
        if gain > best_gain:
            best_gain = gain
            best_feature = (feature, threshold)