پیاده‌سازی درخت تصمیم در پایتون

برای پیاده‌سازی درخت تصمیم در پایتون، از کتابخانه Scikit-learn استفاده می‌کنیم. این کتابخانه شامل ابزارهای قدرتمندی برای ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین است. اگر قسمت اول آموزش الگوریتم درخت تصمیم رو مطالعه نکردید، پیشنهاد میکنم ابتدا مقاله الگوریتم درخت تصمیم چیست؟ را مطالعه کنید.

مراحل پیاده‌سازی

وارد کردن کتابخانه‌های لازم:

 

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score  

 

بارگذاری داده‌ها:

فرض کنید داده‌ها در فایل CSV ذخیره شده است

data = pd.read_csv(“data.csv”)

 

 

تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست:

X = data.drop(“target”, axis=1)  # ویژگی‌ها

y = data[“target”]  # متغیر هدف

 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

ساخت مدل درخت تصمیم:

 

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

 

 

پیش‌بینی روی داده‌های تست:

y_pred = model.predict(X_test)

 

ارزیابی مدل:

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(“Accuracy:”, accuracy)

 

مثال کامل

 

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score  

 

# بارگذاری داده‌ها

data= pd.read_csv(“iris.csv”)

# تقسیم داده‌ها به ویژگی‌ها و متغیر هدف

X = data.drop(“species”, axis=1)

y = data[“species”]

 

# تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# ساخت مدل درخت تصمیم

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

 

# پیش‌بینی روی داده‌های تست

y_pred = model.predict(X_test)

 

# ارزیابی مدل

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(“Accuracy:”, accuracy)

 

تنظیم پارامترهای درخت تصمیم

کتابخانه Scikit-learn امکان تنظیم پارامترهای مختلف درخت تصمیم را فراهم می‌کند. برخی از پارامترهای مهم عبارتند از:

• criterion: معیار تقسیم داده‌ها (entropy یا gini)
• max_depth: حداکثر عمق درخت
• min_samples_split: حداقل تعداد نمونه‌ها برای تقسیم یک گره
• min_samples_leaf: حداقل تعداد نمونه‌ها در یک گره برگ

با تنظیم این پارامترها می‌توانید عملکرد مدل را بهبود بخشید.

بهبود عملکرد درخت تصمیم

درخت‌های تصمیم مستعد بیش‌برازش هستند، به این معنی که ممکن است به داده‌های آموزشی بیش از حد تطبیق پیدا کنند و در نتیجه در داده‌های جدید عملکرد ضعیفی داشته باشند. برای بهبود عملکرد درخت تصمیم، می‌توان از تکنیک‌های زیر استفاده کرد:

هرس کردن درخت (Pruning)

هرس کردن درخت شامل حذف برخی از گره‌ها از درخت است تا از بیش‌برازش جلوگیری شود. دو روش اصلی برای هرس کردن وجود دارد:

• هرس پیشین (Pre-pruning): در این روش، در حین ساخت درخت، شرایطی برای توقف رشد درخت تعیین می‌شود.
• هرس پسین (Post-pruning): در این روش، ابتدا یک درخت کامل ساخته می‌شود و سپس برخی از گره‌ها حذف می‌شوند.

انتخاب ویژگی (Feature Selection)

انتخاب ویژگی شامل انتخاب زیرمجموعه‌ای از ویژگی‌ها است که برای پیش‌بینی هدف مفید هستند. این کار می‌تواند به کاهش نویز و بهبود عملکرد مدل کمک کند.

 

تنظیم پارامترها

تنظیم پارامترهای درخت تصمیم، مانند حداکثر عمق درخت، حداقل تعداد نمونه‌ها در یک گره برگ و معیار تقسیم داده‌ها، می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند.

تکنیک‌های دیگر

• تعادل داده‌ها: اگر داده‌ها نامتعادل هستند، می‌توان از تکنیک‌های تعادل داده‌ها مانند oversampling یا undersampling استفاده کرد.
• تبدیل ویژگی‌ها: گاهی اوقات، تبدیل ویژگی‌ها می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند.

توجه داشته باشید که انتخاب بهترین روش برای بهبود عملکرد درخت تصمیم به داده‌ها و مسئله مورد نظر بستگی دارد.

نتیجه‌گیری

درخت‌های تصمیم الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ساده، قابل تفسیر و کارآمد هستند که در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارند. با این حال، مانند هر الگوریتم دیگری، دارای مزایا و معایبی هستند.

برای بهبود عملکرد درخت‌های تصمیم، می‌توان از تکنیک‌هایی مانند هرس کردن درخت، انتخاب ویژگی، آنسامبل متدها، تنظیم پارامترها و تعادل داده‌ها استفاده کرد.

در نهایت، انتخاب بهترین روش برای حل یک مسئله با استفاده از درخت تصمیم به داده‌ها، مسئله مورد نظر و نیازهای کسب‌وکار بستگی دارد.

 

گزینه 1: با تمرکز بر آینده و فرصت‌ها

“آینده را بساز! با آموزش رایگان هوش مصنوعی، اولین قدم را برای ورود به دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی بردار. از صفر تا صد مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را بیاموزید و برای آینده شغلی خود تضمین ایجاد کنید. فرصت ساختن آینده با هوش مصنوعی را از دست ندهید.”

گزینه 2: با تاکید بر بوت کمپ جامع

“به دنبال یک جهش بزرگ در مسیر یادگیری هوش مصنوعی هستید؟ بوت‌کمپ جامع هوش مصنوعی ما، به صورت کاملاً رایگان، شما را از مبتدی به یک متخصص تبدیل می‌کند. با پروژه‌های عملی و جذاب، دانش خود را به چالش بکشید و برای ورود به بازار کار آماده شوید.”

گزینه 3: با ایجاد حس فوریت

“زمان آن رسیده که به دنیای هوش مصنوعی قدم بگذارید! با آموزش رایگان و جامع ما، به سرعت و به صورت عملی با مفاهیم هوش مصنوعی آشنا شوید. ظرفیت محدود است، همین حالا ثبت‌نام کنید.”

گزینه 4: با تاکید بر سادگی آموزش

“هوش مصنوعی پیچیده نیست! با آموزش‌های ساده و گام به گام ما، شما هم می‌توانید به راحتی مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را درک کنید و در پروژه‌های واقعی به کار ببرید.”

نکات مهم برای انتخاب بهترین گزینه:

• تطبیق با طراحی صفحه: مقدمه باید با طراحی کلی صفحه و سایر عناصر بصری هماهنگ باشد.
• استفاده از کلمات کلیدی: از کلمات کلیدی مرتبط با هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، داده‌کاوی و … استفاده کنید تا به بهبود سئوی صفحه کمک کنید.
• ایجاد حس کنجکاوی: با طرح سوالات جذاب و ارائه آمار و ارقام مرتبط، مخاطب را به ادامه خواندن ترغیب کنید.
• تأکید بر مزایای رایگان بودن دوره: بر رایگان بودن دوره و فرصت طلایی آن برای یادگیری هوش مصنوعی تاکید کنید.

مثال برای استفاده در صفحه:

“آیا آماده‌ای تا آینده را متحول کنی؟ با آموزش رایگان هوش مصنوعی، شما هم می‌توانید به جمع خلاقان این حوزه بپیوندید. در این بوت‌کمپ جامع، از صفر تا صد مفاهیم هوش مصنوعی را فرا خواهید گرفت و با انجام پروژه‌های عملی، مهارت‌های خود را تقویت خواهید کرد. فرصت را از دست ندهید و همین حالا ثبت‌نام کنید!”

برای جذاب‌تر شدن صفحه می‌توانید از موارد زیر نیز استفاده کنید:

• ویدئوی معرفی کوتاه: یک ویدئوی کوتاه و جذاب از مدرسان دوره یا نمونه‌ای از پروژه‌های انجام شده در دوره.
• نمونه‌هایی از پروژه‌های دانش‌آموزان قبلی: برای نشان دادن توانایی‌های دانش‌آموزان پس از گذراندن دوره.
• تست‌های تعاملی: برای ارزیابی سطح دانش اولیه مخاطبان و ایجاد تعامل بیشتر.