Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

ИНФОРМАЦИОННОЕ ДЕРЕВО

Дерево — это структура данных, которая очень широко используется в инженерном деле, так как позволяет строить иерархии данных. При работе с деревьями используются особые понятия.

Данные, представленные в дереве, называются узлами. Эти узлы, представляющие единицы информации, делятся на разные уровни и связываются между собой ветвями. Узел, связанный с узлом более высокого уровня, называется потомком, узел, связанный с узлом низшего уровня, — родителем. Узлы, не имеющие потомков, называются листьями.

* * *

В этом случае посещаемость не является определяющей переменной, поэтому не представлена в виде узла дерева. Существуют различные методологии, позволяющие определить, является ли переменная модели дискриминантной (иными словами, можно ли разделить выборку на группы в зависимости от значений этой переменной). В основе одной из самых популярных методологий лежит понятие энтропии Шеннона. В рамках этой методологии для каждого уровня дерева определяется переменная, порождающая меньше всего энтропии. Именно эта переменная и будет дискриминантной для рассматриваемого уровня. Рассмотрим метод подробнее.

Энтропия Шеннона S рассчитывается по следующей формуле:

Попробуем применить это понятие в нашей задаче об экзаменах. На первом уровне дерева необходимо проанализировать энтропию, порождаемую каждой переменной. Первая переменная — «оценка за предыдущий предмет». Если мы разделим выборки в зависимости от значений этой переменной, получим два подмножества выборок. Для первого подмножества энтропия Шеннона будет равна

S_{Оценка за предыдущий предмет ниже средней} = -0,75•log(0,75) — 0,25•log(0,25) = 0,56,

так как среди студентов, которые в прошлом году получили оценку ниже средней, не сдали экзамен 75 %, сдали — 25 %. Для второго множества энтропия Шеннона будет равна

S_{Оценка за предыдущий предмет ниже средней} = -0,33•log(0,33) — 0,67•log(0,67) = 0,64,

так как треть студентов, которые в прошлом году получили оценку выше средней, не сдали экзамен, две трети студентов — сдали.

Подобные расчеты повторяются для каждой переменной. Следующая переменная — «посещаемость». Для простоты установим граничное значение посещаемости, равное 95 %. В этом случае

S_{Посещаемость выше 95 %} = -0,6•log (0,6) — 0,4•log(0,4) = 0,67;

S_{Посещаемость выше 95 %} = -0,5•log (0,5) — 0,5•log(0,5) = 0,69

Наконец, рассмотрим переменную «сданные задания» и вновь для простоты разобъем выборку на 2 группы, выделив тех, кто сдал больше и меньше 60 % заданий.

Имеем:

S_{Сдано более 60 % заданий} = -0,75•log(0,75) — 0,25•log(0,25) = 0,56;

и

S_{Сдано более 60 % заданий} = -1•log(1) = 0

Следовательно, наилучшей дискриминантной переменной будет последняя, так как энтропия подмножеств, выделенных на ее основе, равна 0,56 и 0.

В этом случае все представители обучающей выборки, сдавшие менее 60 % заданий, не сдали экзамен, следовательно, эту ветвь дерева можно не рассматривать.

Но другая ветвь содержит одинаковое число студентов, сдавших и не сдавших экзамен. Следовательно, необходимо продолжить анализ, не учитывая уже дискриминированные выборки.

Теперь остались только две переменные, которые могут повлиять на итоговое решение: «оценка за предыдущий предмет» и «посещаемость». Значения энтропии Шеннона для групп, выделенных в зависимости от значений первой дискриминантной переменной, таковы:

S_{Оценка за предыдущий предмет ниже средней} = -0,5•log (0,5) — 0,5•log (0,5) = 0,69;

S_{Оценка за предыдущий предмет ниже средней} = -1•log(1) = 0

Если мы рассмотрим переменную «посещаемость»,

S_{Посещаемость выше 95 %} = -0,33•log (0,33) — 0,67•log (0,67) = 0,64;

S_{Посещаемость выше 95 %} = -1•log(1) = 0

В качестве дискриминантной переменной мы выберем «посещаемость», так как для нее характерна меньшая энтропия.

Метод построения деревьев принятия решений и, следовательно, метод обучения деревьев прост и элегантен, однако обладает двумя значительными недостатками.