Decision Tree

มีหลักการอย่างไร อีกหนึ่งวิธีของ Machine Learning

Decision Tree คืออะไร

•Decision Tree เป็น model แบบ rule-based คือ สร้างกฎ if-else จากค่าของแต่ละ feature โดยไม่มีสมการมากำกับความสัมพันธ์ระหว่าง feature & target

• Supervised learning
• สิ่งที่สำคัญในการสร้าง Decision Tree คือ การเลือก split ค่า feature แต่ละครั้ง จะต้อง minimize ค่าของ cost functionให้น้อยที่สุด (regression — mse, classification- impurity, entropy)

ประเภทของ Decision Tree

(1) regression tree

(2) classification tree

บางครั้งก็เรียก Decision Tree ทั้ง 2 ประเภท รวมกันว่า Classification And Regression Tree — CART

Regression Tree จะให้ผลลัพธ์เป็นค่าจำนวนจริงของส่ิงที่เราต้องการทำนาย

Classification Tree จะให้ค่า label ของกลุ่มที่ทำนายได้

ตัวอย่าง Matlab Code — Create Decision tree

Function : fitctree(x,y)

Matlab Code — Train Decision tree

Function : fitrtree

สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20+) Matlab bkk center | Facebook