Decision Tree
ในการที่คอมพิวเตอร์จะสามารถทำนายหรือตัดสินข้อมูลในอนาคตจำเป็นต้องมีข้อมูลจากอดีตที่มากเพียงพอจึงจะสามารถทำนายข้อมูลได้ จึงได้มีหลักการในการทำนายวิธีหนึ่งที่เรียกว่า Decision Tree
Decision Tree คือ ต้นไม้ที่มีไว้สำหรับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเหตุการณ์ในอดีตที่เคยเก็บมา ประมวลแล้วมาทำนายอนาคต (เนื่องจากรูปแบบการเก็บข้อมูลคล้ายๆกับต้นไม้กลับหัว จึงตั้งชื่อหลักการวิธีการตัดสินใจนี้ว่า Decision Treeดังรูป)
ซึ่งการจะได้โครงสร้าง Decision Tree จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลดังตัวอย่างข้อมูลด้านล่าง
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)
นี่คือหลักการทำงานของ Decision Tree อย่างคร่าวๆครับ ถ้าต้องการรู้มากกว่านี้สามารถเข้าลิงค์ด้านล่างได้ครับ ซึ่งผมก็อ่านจากเว็บข้างล่างนี้ครับ
reference
http://dataminingtrend.com/2014/decision-tree-model/
| ภาพแสดง Decision Tree |
ซึ่งการจะได้โครงสร้าง Decision Tree จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลดังตัวอย่างข้อมูลด้านล่าง
| 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