1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirish

Usulning afzalliklari

• 
  BITning boshqa usullari qatorida qarorlar daraxtining usuli bir nechta afzalliklarga ega:
  
• 
  tushunish va izohlash oson. Qisqacha tushuntirishdan so‘ng, odamlar qaror daraxti modelining natijalarini izohlashi mumkin bo‘ladi;
  
• 
  berilganlarni tayyorlash talab qilinmaydi. Boshqa usullar berilganlarni normallashtirishni, fiktiv o‘zgaruvchilarni qo‘shish va qiymatlari to‘ldirilmagan berilganlarni o‘chirib tashlashni talab qiladi;
  
• 
  ham kategoriyali va interval o‘zgaruvchilari bilan ishlash qobiliyati. Boshqa usullar faqat bitta o‘zgaruvchini turi mavjud bo‘lgan berilganlar bilan ishlaydi. Masalan, munosabatlar usuli faqat nominal o‘zgaruvchilarga, neyron tarmoqlari usuli esa faqat interval shkalasida o‘lchanadigan o‘zgaruvchilarga nisbatan qo‘llanilishi mumkin;
  
• 
  oq quti modelidan foydalanadi. Agar modelda ma’lum bir holat kuzatilsa, u holda Bul mantiqi yordamida tushuntirish mumkin. "Qora quti" ning misoli sun’iy neyron tarmoq bo‘lishi mumkin, chunki ushbu modelning natijalarini tushuntirish qiyin;
  
• 
  statistik testlar yordamida modelni baholashga imkon beradi. Bu modelning ishonchliligini baholashga imkon beradi;
  
• 
  bu ishonchli usul. Usul modeldagi dastlabki taxminlar buzilgan bo‘lsa ham yaxshi ishlaydi;
  
• 
  maxsus tayyorlangan amallarni qo‘llamagan holda katta hajmdagi berilganlar bilan ishlashga imkon beradi. Ushbu usul katta berilganlar bazalari bilan ishlash uchun maxsus jihozlarni talab qilmaydi.
  

Usulning kamchiliklari

• 
  optimal qarorlar daraxti muammosi, hatto oddiy muammolar uchun ham optimallikning ba’zi jihatlari nuqtai nazaridan NP- to‘liq masaladir. Shunday qilib, qarorlar daraxti algoritmini amaliy qo‘llash evristik algoritmlarga, masalan, "ochko‘z" algoritmiga asoslanadi, bu yerda har bir tugun uchun yagona maqbul yechim tanlanadi. Bunday algoritmlar umuman daraxtning optimalligini ta’minlay olmaydi;
  
• 
  qaror daraxti qurishda berilganlarni to‘liq ifoda yetmaydigan juda murakkab tuzilmalar yaratilishi mumkin. Ushbu muammo meyoridan ortiq o‘rganish deb nomlanadi. Bunga yo‘l qo‘ymaslik uchun "daraxtning chuqurligini tartibga solish" usulidan foydalanish kerak;
  
• 
  modelda tushunish qiyin bo‘lgan tushunchalar mavjud, chunki model ularni murakkab tarzda tasvirlaydi. Ushbu hodisa XOR, «chetnost» yoki multipleksarlik muammolari tufayli yuzaga kelishi mumkin. Bunday holda, biz haddan tashqari darajada katta daraxtlarga duch kelamiz. Ushbu muammoni hal qilishda bir nechta yondashuvlar mavjud, masalan, modeldagi tushunchani o‘zgartirishga urinish (yangi xulosalar chiqarish) yoki konsepsiyani to‘liq tasvirlaydigan va ifodalaydigan algoritmlardan (masalan, statistik munosabatlar usuli, dasturlashning induktiv mantig‘i);
  
• 
  darajalari katta to‘plamga ega bo‘lgan kategoriyali o‘zgaruvchilarni o‘z ichiga olgan berilganlar uchun ko‘proq darajaga ega bo‘lgan atributlarga katta informativlik vazni beriladi.