什么是决策树，如何创建决策树？

什么是决策树？

决策树是一种呈倒置树状的图表，用于展示一项决策的不同选择及可能产生的结果。它本质上是决策的指南，途中的每个分岔口都代表着您需要做出的选择。

每个决策树都有三个主要部分：

• 节点：这些是做出决策或显示结果的点。
• 分支：这些分支连接节点，代表可用的选择或结果。
• 叶子：这些是每条决策路径末端的最终结果。

这种简洁的结构让复杂决策更易理解与沟通。与复杂的算法或密密麻麻的电子表格不同，决策树以一种几乎任何人都能理解的方式呈现您的思考过程。

如何创建决策树

创建一个有效的决策树涉及五个关键步骤。无论您是使用专业软件还是手工绘制，遵循这一流程都将帮助您构建一个真正能改善决策的决策树。

定义问题和目标

明确需要做出的决策。是想预测客户行为？诊断问题？在投资选项之间做出选择？

请具体说明：

• 您想回答什么问题
• 您的目标变量是什么（您想预测或决定的变量）
• 哪些意见可能会影响这一结果

这种清晰性可确保您的决策树解决的是正确的问题。在头脑风暴会议中，团队常常会发现彼此在解决不同的问题。决策树能够迫使每个人就“究竟需要回答什么问题”达成一致。

收集并准备您的数据

好的决策需要好的数据。请收集以下信息：

• 与您的决策相关的信息
• 尽量完整的信息
• 准确且最新的信息
  

通过处理缺失值、纠正错误和统一格式来清理您的数据。您可能需要将分类变量（如颜色或客户类型）进行数值编码。决策树的质量与数据质量直接相关。

许多团队使用知识共享平台来收集和组织这些信息，尤其是在需要多个部门提供输入的情况下。

选择最佳特征进行分裂

这正是科学发挥作用的地方。您需要确定哪个因素能最有效地将数据分成有意义的组别。

决策树算法使用如下度量方法：

• 基尼不纯度：用于衡量随机选取的一个元素被错误标记的频率
• 信息增益：用于计算通过分裂特定特征后，不确定性减少了多少
• 卡方检验：用于判断分类变量之间是否存在显著关联

目标是找到能使结果之间产生最清晰划分的分裂。像 DACI 框架这样的工具可以帮助团队评估哪些因素应该影响关键决策。

分裂数据集

一旦确定了最佳特征，就可以根据该特征的值对数据进行划分。每一次分裂都应让您更接近明确的决策。

让我们来看一个决策树示例：如果您正在决定优先处理哪些项目，并且已确定业务影响是最重要的因素，您可能会根据影响级别将项目分组：

• 高影响（战略目标）
• 中等影响（运营改进）
• 低影响（最好具备的特征）

每个分支都应让您更接近项目优先级的决策。有效的流程映射可以帮助可视化这些分裂如何创建不同的决策路径。

重复该过程

继续使用该数据子集的最佳可用特征对每个分支进行分裂。继续分裂直到达到停止条件，例如：

• 达到最大树深度
• 节点中所有样本属于同一类别
• 进一步分裂不会显著提升结果
• 达到叶节点最小样本数

请记住，决策树的深度越深，模型就会越复杂，并且越有可能出现过拟合。在细节与泛化能力间平衡以获得最佳结果。