Việc xây dựng cây quyết định liên quan đến các phép toán phức tạp, đặc biệt là việc xác định entropy thông qua tỷ lệ giảm thông tin. Tiêu chí này, được sử dụng bởi C4.5, đóng vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng cây. Việc hiểu rõ về nguyên tắc cơ bản của quá trình này là quan trọng để áp dụng hiệu quả.
Nguồn gốc từ lý thuyết thông tin được tạo ra dựa trên đóng góp của Claude Shannon vào lý thuyết thông tin, Ross Quinlan phát triển chiến lược giảm thông tin. Chiến lược này, được khám phá nguyên nhân, thiết lập mối liên kết giữa máy học, entropy, Alan Turing và thống kê Bayes. Mục tiêu là giảm entropy khi cây nhánh, phù hợp với thuật ngữ “giảm thông tin.”
Áp dụng tỉ lệ giảm thông tin. Việc xem xét một ví dụ về tín dụng làm rõ cách tỷ lệ giảm thông tin hoạt động. Khi nhánh rẽ, tập trung vào giảm entropy. Đáng chú ý, các thuật ngữ giảm thông tin và entropy được sử dụng thay thế cho nhau. Tuy nhiên, thách thức nảy sinh khi xử lý biến có nhiều danh mục, đòi hỏi việc giới thiệu một khoản phạt trong các thuật toán C4.5 và C5.
Công thức phạt. Để giải quyết độ chệch đối với biến có nhiều danh mục, một phạt được giới thiệu dưới dạng tỷ lệ giảm thông tin. Tỷ lệ này cân bằng đo lường entropy với phạt, đảm bảo đánh giá công bằng qua các biến có số lượng danh mục khác nhau.
Chặt bớt để tổng quát hóa. Một bước quan trọng trong quá trình xây dựng cây quyết định là chặt bớt, cụ thể là chặt bớt lỗi giảm trong C4.5 và C5. Khác với việc chậm tốc độ tăng trưởng trong quá trình xây dựng, chặt bớt liên quan đến việc giảm kích thước cây sau khi hoàn tất. Cây chưa được chặt bớt có thể quá mức phù hợp với dữ liệu đào tạo, làm suy giảm khả năng tổng quát hóa trên dữ liệu kiểm thử. Bằng cách cắt giảm các phần không ổn định sau khi cây đã được hình thành, chặt bớt tối ưu hóa cây để đạt được khả năng tổng quát hóa tốt hơn.
Hiểu rõ về tính toán entropy, tỉ lệ giảm thông tin và chặt bớt trong quá trình xây dựng cây quyết định tạo nền tảng cho việc áp dụng hiệu quả. Bằng cách khám phá những thách thức lịch sử và giải pháp. Từ đó sẽ nhận thức được sự tiến triển của các thuật toán như C4.5 và C5. Những nguyên tắc này đóng góp vào việc phát triển các mô hình cây quyết định mạnh mẽ với khả năng tổng quát hóa cải thiện.
Generative AI:
GPT-3:
Large Language Model:
Machine Learning:
Tác giả Hồ Đức Duy. © Sao chép luôn giữ tác quyền
