CART (Cây Quyết định và Hồi quy) sử dụng các kỹ thuật độc đáo để xử lý dữ liệu thiếu và biến định danh trong cấu trúc cây quyết định của mình. Sử dụng surrogates để quản lý dữ liệu thiếu và sự khác biệt trong cách xử lý biến định danh giữa các thuật toán CART và C4.5 chứa đựng những hiểu biết hấp dẫn về chức năng của các cây quyết định.
Chiến lược Surrogate của CART cho Dữ liệu Thiếu: CART đối phó với biến đầu vào bị thiếu thông qua việc sử dụng surrogates một cách sáng tạo. Thay vì điền các giá trị chính xác cho biến thiếu, CART xác định các trường thay thế có mối tương đồng thống kê cao nhất với trường chia nhánh được chọn. Những biến surrogate này đóng vai trò làm thay thế, hỗ trợ quá trình ra quyết định cho các nhánh của cây. Ví dụ, khi dự đoán thu nhập mà không có biến thu nhập thực sự, CART có thể xem xét các chỉ số giàu có có mối quan hệ, như sống trong khu vực cao cấp, sử dụng ô tô sang trọng, có bằng tiến sĩ y khoa và vị trí làm việc cao cấp. Những chỉ số này là những dấu hiệu hiệu quả cho thu nhập, hướng dẫn CART dự đoán nhánh phù hợp dựa trên phân loại thu nhập được suy luận.
Ví dụ: Xem xét một cá nhân không có thông tin thu nhập nhưng có các chỉ số giàu có như sống trong khu vực sang trọng, sử dụng ô tô sang trọng và có trình độ cao. Những chỉ số này mạnh mẽ cho thấy một nhóm thu nhập cao, hướng dẫn CART dự đoán sẽ đi theo nhánh đại diện cho thu nhập vượt quá 50,000 USD mỗi năm.
Nhận xét từ Quinlan: Các nhận xét của Quinlan làm sáng tỏ về hiệu quả và xem xét về tính toán của các chiến lược surrogate so với các phương pháp khác như fractionalization. Mặc dù surrogates mang lại lợi ích về tốc độ, tính chính xác của chúng phụ thuộc vào tính phù hợp của miền dữ liệu trong việc xác định surrogate splits. Các nhận xét của Quinlan nhấn mạnh về sự đánh đổi tinh tế trong thiết kế thuật toán, nhấn mạnh về tính chính xác tính toán và dự đoán.
Xử lý Biến Định Danh trong CART: CART và thuật toán C4.5 khác biệt trong cách xử lý biến định danh. Khác với C4.5, CART cho phép người dùng chỉ định rõ ràng các chia nhánh gốc nhị phân, tạo điều kiện cho các phân chia nhị phân theo cấu hình do người dùng xác định. Sự xử lý khác biệt này của biến định danh nhấn mạnh tính linh hoạt và sự tuân thủ theo ý kiến của người dùng trong việc cấu trúc các cây quyết định.
Tóm lại, các phương pháp sáng tạo của CART trong xử lý dữ liệu thiếu thông qua surrogates và cách tiếp cận linh hoạt của nó đối với biến định danh là minh chứng cho tính đa dạng và độ bền trong mô hình hóa dự đoán. Hiểu biết về những phương pháp này nâng cao tính khả diễn giải và hiệu suất của các cây quyết định dựa trên CART trong các ứng dụng đa dạng.
Generative AI:
GPT-3:
Large Language Model:
Machine Learning:
Decision Trees:
Tác giả Hồ Đức Duy. © Sao chép luôn giữ tác quyền
