Kompyuter injinering fakulteti

Qaror daraxtlari (Decision tree)
Qaror daraxti - bu oqim sxemasiga o'xshash daraxt strukturasi bo'lib, unda ichki tugun xususiyatni (yoki atributini), filial qaror qoidasini va har bir barg tuguni natijani ifodalaydi. Qaror daraxtidagi eng yuqori tugun ildiz tugun deb nomlanadi. U atribut qiymati asosida qismlarga ajratishni o'rganadi. U daraxtni rekursiv bo'lish deb ataladigan rekursiv usulda qismlarga ajratadi. Ushbu oqim sxemasiga o'xshash tuzilma sizga qaror qabul qilishda yordam beradi. Bu inson darajasidagi fikrlashni osonlikcha taqlid qiluvchi oqim diagrammasi kabi vizualizatsiya. Shuning uchun qaror daraxtlarini tushunish va talqin qilish oson.
Qaror daraxti ML algoritmining oq quti turidir. U neyron tarmog'i kabi algoritmlarning qora quti turida mavjud bo'lmagan ichki qaror qabul qilish mantiqini baham ko'radi . Uning o'qitish vaqti neyron tarmoq algoritmiga qaraganda tezroq. Qaror daraxtlarining vaqt murakkabligi berilgan ma'lumotlardagi yozuvlar va atributlar soniga bog'liq. Qaror daraxti taqsimotsiz yoki parametrik bo'lmagan usul bo'lib, ehtimollik taqsimoti taxminlariga bog'liq emas. Qaror daraxtlari yuqori o'lchamli ma'lumotlarni yaxshi aniqlik bilan ishlay oladi.

7-Rasm.
Yurak xurujining oldini oladigan algoritm yaratishda qaror daraxti va xavflarni aniqlash quyidagi formuladan foydalanishingiz mumkin:
1. Ma'lumotlar to'plami: Yurak xurujining oldini olish uchun, ma'lumotlarni to'plang. Bu ma'lumotlar xavflarni (hajmi, davri, chuqurligi) o'z ichiga oladi.
2. Ma'lumotlar ustida tahlil: Xavflar bo'yicha ma'lumotlar ustida tahlilni boshlang. Xavflar xurujining ko'rsatkichlari (tachycardia, bradycardia, tachypnea va boshqalar) ma'lumotlarni qayta o'z ichiga oladi.
3. Qaror daraxti tuzish: Xavflar bilan ma'lumotlar ustida qaror daraxti yaratish. Bu daraxt alohida xavflarning to'g'risida ma'lumotlarni ko'rsatadi va ularning kategoriyalarini (hafifa, o'rta darajadagi, kutilmaganda qiyin, kutilmaganda noqulay va boshqalar) aks ettiradi.
4. Xavf kategoriyalariga qaror chiqarish: Har bir xavf kategoriyasiga mos qaror chiqaring. Masalan, "hafifa" xavf uchun faqatgina monitoring talab etilishi mumkin, "kutilmaganda noqulay" xavf esa tezroq davolanishi kerak bo'lgan xolatni bildiradi.
5. Monitorinq va amalga oshirish: Xavflar kategoriyalariga qaror chiqarilgandan so'ng, monitorinqni amalga oshiring va muqobil ko'rsatmalar olish uchun ko'rsatkichlarni kuzatib borishga imkoniyat yaratish.
Qaror daraxti tizimi ma'lumotlarni tahlil qilish, ular ustida modellar tuzish va natijalarni chiqarishda ishlaydi.Yurak xurujining oldini olishda qaror daraxti tizimini Python-da yaratishni ko'ramiz. Bu kodni qo'llab-quvvatlash uchun ma'lumotlarni o'qitish (X_train, y_train) va sinov (X_test, y_test) bo'lib ajratib, DecisionTreeClassifier algoritmini yaratish uchun ishlatamiz. Bu algoritm ma'lumotlarni ustiga qaror daraxti qurishda yordam beradi. Shuningdek, sizning ehtiyojlar va ma'lumotlar bazangizga qarab, qaror daraxtini (ML algoritmlar, ma'lumotlar tahlili usullari) o'rganib, ma'lumotlarni uni ichiga joylashtirish va natijalarni olishingiz mumkin. Bu, yurak xurujining oldini olishda ma'lumotlarni tahlil qilish va aniqlashda yordam beradi(8-rasm).


8-rasm
Har qanday qaror daraxti algoritmining asosiy g'oyasi quyidagicha:

1. 
   Yozuvlarni ajratish uchun Atributlarni tanlash choralari (ASM) yordamida eng yaxshi atributni tanlang.
   
2. 
   Ushbu atributni qaror tuguniga aylantiring va ma'lumotlar to'plamini kichikroq kichik to'plamlarga ajrating.
   
3. 
   Shartlardan biri mos kelguncha har bir bola uchun bu jarayonni takrorlash orqali daraxt qurishni boshlang:
   
   • 
     Barcha kortejlar bir xil atribut qiymatiga tegishli.
     
   • 
     Qolgan atributlar yo'q.
     
   • 
     Boshqa holatlar yo'q.