วันอาทิตย์ที่ 19 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2560

Decision Tree


Decision Tree
          ในการที่คอมพิวเตอร์จะสามารถทำนายหรือตัดสินข้อมูลในอนาคตจำเป็นต้องมีข้อมูลจากอดีตที่มากเพียงพอจึงจะสามารถทำนายข้อมูลได้ จึงได้มีหลักการในการทำนายวิธีหนึ่งที่เรียกว่า Decision Tree
          Decision Tree คือ ต้นไม้ที่มีไว้สำหรับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเหตุการณ์ในอดีตที่เคยเก็บมา ประมวลแล้วมาทำนายอนาคต (เนื่องจากรูปแบบการเก็บข้อมูลคล้ายๆกับต้นไม้กลับหัว จึงตั้งชื่อหลักการวิธีการตัดสินใจนี้ว่า Decision Treeดังรูป)

ภาพแสดง Decision Tree

ซึ่งการจะได้โครงสร้าง Decision Tree จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลดังตัวอย่างข้อมูลด้านล่าง

Data
No Outlook Temperature Humidity Windy Play
1 sunny hot high FALSE no
2 sunny hot high FALSE no
3 overcast hot high FALSE yes
4 rainy mild high FALSE yes
5 rainy cool normal FALSE yes
6 rainy cool normal TRUE no
7 overcast cool normal TRUE yes
8 sunny mild high FALSE no
9 sunny mild normal FALSE yes
10 rainy mild normal FALSE yes
11 sunny mild normal TRUE yes
12 overcast mild high TRUE yes
13 overcast hot normal FALSE yes
14 rainy mild high TRUE no


      เมื่อเราสามารถสร้าง Decision Tree ได้แล้วเราก็จะสามารถทำนายโดยใช้ Decision Tree จากตัวอย่างรูปด้านล่างซึ่งได้จากการเก็บรวมรวมข้อมูลมาจำนวนมากตามตารางข้างบนแล้วมาสร้าง Decision Tree ได้ดังรูปข้างล่างนี้
     Decision Tree นี้เป็นตัวอย่างที่จะช่วยในการทำนายว่าเราจะออกไปเล่นข้างนอกหรือไม่ โดยใช้ แอตทริบิวต์ชื่อ Outlook(สภพอากาศข้างนอก), Temperature(อุณหภูมิ), Humidity(ความชื้น), Windy(ลมแรงหรือไม่) ช่วยในการตัดสินใจว่าจะออกไปเล่นข้างนอกหรือไม่
สมมุติ ถ้าปัจจุบันเราได้ข้อมูลดังนี้
           Outlook = rainy
           Temperature = hot
           Humidity = normal
           Windy = FALSE
Decision Tree ตามรูปด้านล่าง ก็จะดูที่ Outlook ก่อนว่าเป็นข้อมูลอะไร ซึ่งเราเป็น rainy เราก็ไปดู Node rainy ว่าต่อไปต้องดู แอตทริบิวต์อะไร ซึ่งต่อไปก็คือดูแอตทริบิวต์ Windy บังเอิญว่าปัจจุบัน Windy = False ผลปรากฎว่า Decision Tree ทำนายว่า Play = yes (คือทำนายว่าเล่นข้างนอกได้)

ภาพแสดง Decision Tree

นี่คือหลักการทำงานของ Decision Tree อย่างคร่าวๆครับ ถ้าต้องการรู้มากกว่านี้สามารถเข้าลิงค์ด้านล่างได้ครับ ซึ่งผมก็อ่านจากเว็บข้างล่างนี้ครับ




reference
http://dataminingtrend.com/2014/decision-tree-model/


ไม่มีความคิดเห็น:

แสดงความคิดเห็น