การ ปรับ ปรุง โครง สร้าง ต้น ไม้ ใน การ ตัดสิน ใจ เพื่อ ความ สามารถ ใน การ คํานวณ แบบ ที่ ดี ขึ้น

ภาพ ที่ เห็น ได้ จาก การ สร้าง ภาพ ต้น ไม้ ใน การ เรียน รู้ เครื่อง กล สมัย ใหม่

การตัดสินของต้นไม้ยังคงเป็นรากฐานของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ตีความได้ มีคุณค่าสําหรับโครงสร้างตามสัญชาตญาณและความสะดวกของคําอธิบาย แต่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใด ๆ ที่ได้ฝึกฝนต้นไม้บนข้อมูลจริงในโลก ได้อย่างรวดเร็ว

เหตุ ใด จึง มี ต้น ไม้ ที่ ตัดสิน ใจ อย่าง ถูก ต้อง?

การจัดรูปแบบการตรวจสอบและการจัดโดเมน

การถ่ายภาพต้นไม้จะช่วยให้นักปฏิบัติตรวจสอบได้ว่า แบบจําลองที่เรียนรู้มานั้น สมเหตุสมผลที่รู้จักโดเมน ตัวอย่างเช่น ต้นไม้ที่มีความเสี่ยงในการใช้งานระดับเครดิต ซึ่งแบ่งออกเป็น “รายได้ระดับกลาง" ก่อนที่“สัดส่วนรายได้ต่ํา" อาจจัดตามสัญชาตญาณให้ -- แต่ต้นไม้ที่แยกตาม "ความยาวชื่อ" จะยกธงแดงทันที การดูขีดจํากัดและคุณสมบัติของแต่ละแกน จะทําการตรวจสอบว่าไม่มีอาร์ทูหรือความแม่นยําใดๆ ทดแทน

การวินิจฉัยเกินพิกัดและข้อมูล

ต้น ไม้ ที่ มี ใบ มาก มาย มัก จะ จํา เสียง ได้ ดี ต้น ไม้ ที่ มี ใบ มาก มาย สามารถ ดู ได้ ว่า มี การ แยก กัน อย่าง น่า สงสัย (เช่น “ต้น ไม้ ที่ มี อายุ 3.5 ปี และ อายุ 33 ปี) เป็น ต้น ไม้ ที่ มี ลักษณะ คล้าย ๆ กัน ต้น ไม้ ที่ มี ลักษณะ คล้าย กับ “หมายเลข ติด ต่อ กัน ” ใน สัญญาณ ที่ รั่ว ออก มา อย่าง ชัดเจน ปัญหา ติด ต่อ กัน ได้ ง่าย เมื่อ มี การ ออกแบบ ต้น ไม้ นี้ อย่าง ดี

สร้างความไว้วางใจกับผู้ชมที่ไม่ใช่เทคโนโลยี

ความต้องการของการปรับเปลี่ยน (เช่น สิทธิของ GDPR ที่จะอธิบาย) และผู้ถือหุ้นธุรกิจต้องการ ทําให้แบบจําลองการตีความไม่ได้ (ไม่ต่อรอง) แผนภาพต้นไม้ที่มีลักษณะเป็นดี สามารถแสดงให้เจ้าหน้าที่กู้ยืมหรือแพทย์อธิบายได้ว่า ทําไมการทํานายถึงมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่ารายการค่าของ SHAP

วิธี การ ต่าง ๆ ที่ ใช้ เพื่อ ดู ภาพ ต้น ไม้ ใน การ ตัดสิน ใจ:

แผนภูมิต้นไม้แบบคงที่กับ Graphviz และ Scikit-ched

วิธีการแบบคลาสสิคนี้ใช้ฟังก์ชัน [FLT: 0] โดยผ่านฟังก์ชันของ Sciet-ched [FLT: 1) ซึ่งจะทําให้มีกราฟในรูปแบบ DOT ที่สามารถแปลเป็น PNG, PDF หรือ SVG ได้ ผลส่งออกแต่ละจุด โดยแสดงสถานะแยกได้คือ Gini Director หรือ Entrol, และ peri, และ dical dical dical dical dical dical สําหรับต้นไม้ที่เล็กกว่า 10 ระดับนี้มีประสิทธิภาพมาก อย่างไรก็ตาม นอกนี้จึงมีผลว่า แผนภาพนี้อาจจะกลายเป็นรูปแบบตัวพิมพ์ใหญ่

การใช้ตัวอย่าง:

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
 feature_names=X.columns,
 class_names=iris.target_names,
 filled=True, rounded=True,
 special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris_tree")

[FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ Passicit-ched ของ Press graphviz February [FLT: 1) ให้ตัวเลือกพารามิเตอร์เต็มรูปแบบ รวมถึงการใช้สีของโหนกโดยคลาส (FLT:1).

การปรับภาพให้ชัดเจนด้วย dTreeviz

สําหรับต้นไม้ที่อุดมสมบูรณ์, ไลบรารี detreviz (โดย Terence Parr) เสนอการปรับปรุงอย่างมีนัยสําคัญเหนือโครงงานชุดงานชุดโปรแกรมสกิต-เรียน มันแสดงกราฟแสดงกราฟแสดงข้อมูลแต่ละส่วน, ขอบส่วนสี, และขอบข่ายการตัดสินใจแบบใบ ความหมายนี้ช่วยตีความได้มากโดยแสดงไม่เพียง แต่กฎการตัดสินใจ แต่ยังมีข้อมูลรองรับอีกด้วย

[FLT: 0] สืบค้นเมื่อ GitHub รวมตัวอย่างสําหรับต้นไม้ที่เสื่อมโทรมและแบ่งประเภทด้วยตัวเลือกที่ขยายออกได้ บันทึกเป็น SVG และปรับสี

ปฏิสัมพันธ์ต้นไม้กับพล็อตลี่และ D3js

สําหรับการสํารวจ แผนภาพต้นไม้ที่โต้ตอบกัน จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถยุบ/ ขยายสาขา, ยกฐานะสําหรับรายละเอียด และกรองโดยโหนด. สปอลลีย์ หรือ [FLT: 4] แผนภาพต้นไม้สามารถเข้ารหัสชั้นวางของต้นไม้ได้ แม้ว่าพวกเขาขาดผังที่แม่นยําของไดร์ดแกรม แต่วิธีการพิเศษเพิ่มเติมใช้ไลบรารีแบบ [FLT: 0] ผังต้นไม้ [FT] [FT: 1 หรือ [FTLLLFLFLFFFFFFFFFFFE] สําหรับการจัดวางผังของข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูล โครงสร้างแบบ DJJJGBS ห้องสมุดแบบ Profiles ห้องสมุด:: สืบค้น: Februs (FTIFIFIFLTIIFIFIFIFIFIFIFEST).

วิธี อื่น:

บาง ครั้ง ไม่ ใช่ แค่ ภาพ ที่ สมบูรณ์ แบบ แต่ แสดง ถึง แนว คิด ใน การ ตัดสิน ใจ ว่า เป็น ชุด กฎ ของ เว็บ ฟอร์ เทน สามารถ อ่าน ได้ ง่าย กว่า โดย เฉพาะ อย่าง ยิ่ง สําหรับ ต้น ไม้ ตื้น ๆ.

ประโยชน์ จาก การ ให้ ภาพ ที่ มี ประสิทธิภาพ ใน การ ปฏิบัติ

ปรับความสามารถในการวิเคราะห์

แผนที่ที่มองเห็นชัดเจนของต้นไม้ แสดงให้เห็นโดยตรงว่าลักษณะไหนเป็นตัวการของต้นไม้ที่แยกก่อน -- การจําแนกความสําคัญ -- และวิธีการที่ขอบเขตการตัดสินใจพัฒนา

การดีบั๊กและการตรวจสอบแบบไบอัส

การ มอง เห็น อาจ เผย ให้ เห็น ความ มี อคติ ได้ ตั้ง แต่ อายุ ยัง น้อย สมมุติ ว่า ต้น ไม้ หนึ่ง แยก เป็น “รหัส ซี พี ” ใกล้ ๆ ราก และ ข้อมูล การ อบรม ก็ ไม่ สมดุล มาก ใน ภูมิภาค ต่าง ๆ ต้น ไม้ ที่ เกิด ผล อาจ ทํา ให้ มี ความ เสี่ยง สูง ต่อ การ มี ภูมิ หลัง ทาง ภูมิศาสตร์ ได้ เห็น การ แบ่ง ตัว แบบ นี้ ใน แผน ภาพ ทํา ให้ นัก วิทยาศาสตร์ รู้ ว่า มี ความ เกี่ยว ข้อง อย่าง ไร กับ ความ ยุติธรรม ของ ต้น ไม้ ต้น นี้

คุณค่า ทาง การ ศึกษา สําหรับ ทุก ระดับ

2557) เป็นภาพยนตร์เรื่อง "การถ่ายภาพ" เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในภาพยนตร์ พ.ศ.

ปัญหา ใน การ ดู แล ต้น ไม้ ใหญ่ ๆ และ วิธี เอา ชนะ อุปสรรค เหล่า นี้

จํากัดความจุแบบตัวพิมพ์เล็กและเล็ก

ต้น ไม้ ที่ มี ความ ลึก 20 และ หลาย พัน โหนด ไม่ อาจ แปล เป็น ภาพ เดียว ที่ อ่าน ได้.

• [FLT: 0] ) หด: ใช้การตัดสร้างค่าใช้จ่าย (cpp alpha) ในขนาดสกิตเพื่อลดขนาดต้นไม้ก่อนที่จะมองเห็น ต้นไม้ที่ถูกตัดแยกมักจะเก็บส่วนที่สําคัญที่สุดไว้ ในขณะที่สามารถปัดภาพได้
• [FLT: 0] spamping: วิชัวไลซ์เป็นเพียงย่อยจากรากลงไปสู่ความลึก จํากัด (เช่น 4 ระดับ) และจดจําเส้นทางที่ลึกกว่ามีอยู่
• [FLT: 0] มุมมองแบบ Aggregate: แทนการวางแผนต้นไม้เต็มต้น ใช้ชาร์ตมาตรฐานความสําคัญของบาร์ หรือผังที่พึ่งพาได้บางส่วน เพื่อถ่ายทอดพฤติกรรมของโมเดลนี้

การโหลดข้อมูล

แม้ แต่ ต้น ไม้ ที่ มี ขนาด พอ ประมาณ ก็ อาจ มี โหนด หลาย สิบ โหนด.

• แสดงเฉพาะเกณฑ์ที่แยกกัน และแบ่งชนชั้นส่วนใหญ่, การละทิ้งจํานวนตัวอย่าง และค่าความไม่เสมอภาค
• ปมสีโดยคาดการณ์คลาส ดูเขตการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว
• ใช้ขนาดโหนดเป็นสัดส่วนกับจํานวนตัวอย่าง เพื่อเน้นส่วนย่อยที่สําคัญ

การฝึกที่ดีที่สุดสําหรับการปรับภาพต้นไม้แบบคํานวณได้

1. [FLT: 0] มักมีชื่อและป้ายคลาส [[FLT: 1) สี่เหลี่ยม รอคอินดิชันไม่สามารถอ่านได้
2. [FLT: 0] ใช้ [FLT: 7] และสีที่เรียงตามตัวอักษร เพื่อถ่ายทอดการกระจายชนชั้นที่แต่ละจุด
3. [FLT: 0] วาง [FLT: 8] ในภาพส่งออก แม้ว่าต้นไม้จะลึกกว่า แต่ความลึก 3-15 มักเพียงพอต่อการอธิบาย
4. [FLT: 0] บันทึกเป็นรูปแบบเวกเตอร์ (SVG/PDF)[FLT: 1) สําหรับความน่าดึงดูดในรายงาน.
5. [FLT: 0]. คัมไบน์พร้อมคําอธิบายแบบโมเดล[FLT: 1) เช่น แผนสรุป SHAP สําหรับความสามารถในตีความที่สมบูรณ์ แต่จําไว้ว่าโครงสร้างต้นไม้นั้นสามารถตีความได้โดยอธิบายตามหลักเทคนิค -- อย่าแทนที่มัน จงต่อมันต่อไป
6. [FLT: 0] พิจารณาผู้ชม ดู นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจชื่นชมคุณค่าความไม่เสมอภาคที่สมบูรณ์ ผู้ถือหุ้นค้าหุ้นต้องการแค่ 2 สับตัวบน

ขั้น ตอน: การ ดู ภาพ ทาง เลือก — ไม่ ใช่ แค่ ต้น ไม้

สําหรับคําอธิบายส่วนบุคคล การติดตามเส้นทางการตัดสินใจผ่านต้นไม้นั้น สามารถให้ข้อมูลได้มากกว่าโครงสร้างต้นไม้ทั้งหมด เส้นทางเป็นรายการการตัดสินใจที่สั้นจัด (Frituary > point) ซึ่งนําไปแสดงบนใบนี้สามารถเห็นภาพได้โดยภาพจากภาพเส้นรุ้ง หรือรายการกระสุนแบบแนวนอน เช่น [FLT: 9] (สําหรับ Sciit-chind) การย่อยสลายการทํานายเป็นการมีส่วนร่วมจากแต่ละต้น การรวมองค์ประกอบของเส้นทางการจําแนกภาพด้วยความสามารถนี้ยังเป็น "ตัวแสดง" ที่มีประสิทธิภาพสําหรับคําทํานายใดๆ

ตัว อย่าง: การ ตัดสิน ใจ ของ ชา เวา สําหรับ แบบ จําลอง ต้น ไม้

2549) ขณะที่ค่า SHAP เป็นค่าที่นิยมมาก สําหรับต้นแบบ [FT:10] ใช้โครงสร้างต้นไม้โดยตรง แผนผังของ SHAP แสดงถึงค่าที่คาดการณ์ไว้

รูปแบบการวน

การหาองค์ประกอบของต้นไม้ในการตัดสินใจยังคงเป็นวิธีหนึ่ง ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเชื่อมช่องว่างระหว่างความซับซ้อนและความเข้าใจของมนุษย์ จากแผนภาพกราฟวิซแบบคงที่