Prevenzione dell'Overfitting negli Alberi Decisionali
Prima di procedere con l'implementazione di un Decision Tree utilizzando Python, è necessario affrontare un argomento importante: overfitting - la principale sfida associata ai Decision Tree.
Di seguito è riportato un esempio di come il Decision Tree si adatti al dataset. Si noti come il modello si adatti ai dati di addestramento, catturandone schemi e particolarità:
Sebbene il modello adatti perfettamente il set di addestramento senza classificare erroneamente alcuna istanza, il problema è che i confini decisionali risultano troppo complessi. Di conseguenza, l'accuratezza sul test (o sulla cross-validazione) sarà significativamente inferiore rispetto a quella del set di addestramento, indicando che il modello soffre di overfitting.
La causa di ciò è che il modello effettua tante suddivisioni quante sono necessarie per adattarsi perfettamente ai dati di addestramento.
Fortunatamente, il Decision Tree è altamente configurabile, quindi è possibile regolare i suoi iperparametri per minimizzare l'overfitting.
Profondità Massima dell'Albero
La profondità di un nodo è la distanza (verticale) dal nodo alla radice dell'albero.
È possibile limitare la profondità massima di un albero decisionale, rendendolo più piccolo e meno soggetto a overfitting. Per ottenere ciò, i nodi decisionali alla profondità massima vengono trasformati in nodi foglia.
Di seguito è presente anche una gif che mostra come il confine decisionale cambia con diversi valori di profondità massima:
Numero minimo di campioni
Un altro modo per limitare l'albero è impostare il numero minimo di campioni sui nodi foglia. Questo rende il modello più semplice e più robusto rispetto ai valori anomali.
È possibile osservare come questo iperparametro influenzi il confine decisionale:
Entrambi questi iperparametri sono disponibili nell'implementazione dell'albero decisionale di scikit-learn.
Per impostazione predefinita, l'albero non ha vincoli: max_depth è impostato su None, il che significa che non c'è limite alla profondità, e min_samples_leaf è impostato su 1.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain more about overfitting and why it's a problem for Decision Trees?
How do I choose the right values for max_depth and min_samples_leaf?
What other hyperparameters can help prevent overfitting in Decision Trees?
Fantastico!
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Prima di procedere con l'implementazione di un Decision Tree utilizzando Python, è necessario affrontare un argomento importante: overfitting - la principale sfida associata ai Decision Tree.
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Sebbene il modello adatti perfettamente il set di addestramento senza classificare erroneamente alcuna istanza, il problema è che i confini decisionali risultano troppo complessi. Di conseguenza, l'accuratezza sul test (o sulla cross-validazione) sarà significativamente inferiore rispetto a quella del set di addestramento, indicando che il modello soffre di overfitting.
La causa di ciò è che il modello effettua tante suddivisioni quante sono necessarie per adattarsi perfettamente ai dati di addestramento.
Fortunatamente, il Decision Tree è altamente configurabile, quindi è possibile regolare i suoi iperparametri per minimizzare l'overfitting.
Profondità Massima dell'Albero
La profondità di un nodo è la distanza (verticale) dal nodo alla radice dell'albero.
È possibile limitare la profondità massima di un albero decisionale, rendendolo più piccolo e meno soggetto a overfitting. Per ottenere ciò, i nodi decisionali alla profondità massima vengono trasformati in nodi foglia.
Di seguito è presente anche una gif che mostra come il confine decisionale cambia con diversi valori di profondità massima:
Numero minimo di campioni
Un altro modo per limitare l'albero è impostare il numero minimo di campioni sui nodi foglia. Questo rende il modello più semplice e più robusto rispetto ai valori anomali.
È possibile osservare come questo iperparametro influenzi il confine decisionale:
Entrambi questi iperparametri sono disponibili nell'implementazione dell'albero decisionale di scikit-learn.
Per impostazione predefinita, l'albero non ha vincoli: max_depth è impostato su None, il che significa che non c'è limite alla profondità, e min_samples_leaf è impostato su 1.
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