Что такое дерево решений и как его создать?

Деревья решений — это не абстрактная теоретическая модель, а вполне практический инструмент, находящий применение во множестве областей.

• Классификация. Деревья решений помогают распределять данные по группам. Например, почтовая служба с помощью таких деревьев может по конкретным признакам сортировать сообщения, отделяя спам от полезной почты.
• Регрессионный анализ. С помощью деревьев решений можно прогнозировать непрерывные величины, например оценивать, сколько мог бы потратить клиент, на основе его истории просмотров сайтов.
• Анализ бизнес-решений. Компании используют деревья решений для оценки вариантов при запуске новых продуктов, выходе на новые рынки или принятии решений об инвестициях.

Также деревья решений помогают сегментировать клиентов (определяя, какие клиенты вероятнее всего отреагируют на те или иные предложения), ставить медицинские диагнозы (помогая врачам дифференцировать заболевания на основе симптомов) и одобрять кредиты (определяя, сможет ли заявитель вернуть занятые средства).

Когда многофункциональные команды сталкиваются со сложным выбором, благодаря дереву решений участники могут говорить на одном, понятном для всех языке.

Дерево решений разбивает сложные решения на ряд более простых вариантов. Процесс начинается с одного вопроса (верхний узел) и затем разветвляется на возможные ответы.

В каждом узле дерева задается вопрос об одной конкретной характеристике ваших данных. Например: «Клиенту больше 30 лет?» или «Пропускал ли этот человек платежи в прошлом году?» По ответам определяется ветвь, по которой процесс пойдет дальше.

В его основе лежит несколько математических понятий.

• Разделение: разделение данных на подмножества исходя из значений характеристики.
• Мера неоднородности: расчет степени разнотипности данных в каждом узле.
• Пути решений: цепочки решений, ведущие к конкретному результату.

Цель заключается в том, чтобы самым эффективным образом разделить данные на значимые группы. Качественные деревья решений уже с самого начала создают информативные разделения, максимально четко разбивая данные при каждом решении.

Деревья решений бывают нескольких типов, у каждого из которых свое назначение.

• Деревья классификации. Это модели для прогнозирования категорий или классов (например, определения, является ли транзакция мошеннической или законной).
• Деревья регрессии. Прогноз непрерывных числовых величин, например стоимости жилья или артериального давления пациента.

Одни деревья решений строятся по принципу бинарного разделения (вопросы с вариантами ответа «да/нет»), другие — по принципу ветвления на несколько путей (вопросы с несколькими возможными ответами). Из бинарных деревьев популярна модель CART (деревья классификации и регрессии), по которой получаются простые, но вместе с тем эффективные деревья решений.

Тип дерева решений выбирается в зависимости от конкретных потребностей и вида используемых данных. Если анализировать разные аспекты бизнес-решения с помощью деревьев разных типов, стратегическое планирование от этого только выиграет.

Как и любой инструмент, деревья решений имеют свои сильные и слабые стороны.

Вот основные преимущества.

• Доступность для восприятия: логику может проследить кто угодно — для этого не нужно быть профессионалом в области статистики.
• Минимум подготовки данных: в основе дерева могут лежать как числовые, так и категориальные данные без существенной предварительной обработки.
• Универсальность: подходят для самых разных задач и данных.
• Наглядность: древовидная структура облегчает понимание сложных решений.
• Обработка недостающих значений: многие из алгоритмов способны работать с неполными данными.
  

Но при этом есть и несколько значимых ограничений.

• Переобучение: если не ограничивать глубину деревьев решений, они могут слишком разрастись и усложниться, что ухудшает обработку новых данных.
• Нестабильность: иногда при небольших изменениях в данных деревья могут полностью видоизменяться.
• Предвзятость в отношении многоуровневых характеристик: иногда деревья могут придавать слишком большое значение переменным с многочисленными категориями.
• Ограниченная точность для некоторых задач: древовидная структура не всегда способна качественно отразить некоторые сложные взаимосвязи.

Понимая эти плюсы и минусы, вы всегда сможете определить, в каких случаях подойдет дерево решений, а в каких лучше воспользоваться другими методами. Как правило, эффективное принятие решений предполагает умение правильно подбирать инструмент.