Decision tree क्या है?

निर्णय वृक्ष क्या है? - व्यापक गाइड [What is a Decision Tree? – Comprehensive Guide, In Hindi]

निर्णय वृक्ष डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग का एक मूलभूत हिस्सा हैं। निर्णय लेने और पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए विभिन्न उद्योगों में इनका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह व्यापक मार्गदर्शिका निर्णय वृक्षों से संबंधित परिभाषा, प्रकार, इतिहास, फायदे, नुकसान, मुख्य विशेषताएं, उपयोग, मुख्य उद्देश्य, सीमाएं और शब्दावली का पता लगाएगी। इसके अतिरिक्त, हम इस आवश्यक उपकरण की संपूर्ण समझ प्रदान करने के लिए अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (एफएक्यू) को संबोधित करेंगे।

परिभाषा [Definition]

निर्णय वृक्ष कुछ शर्तों के आधार पर किसी निर्णय के संभावित समाधानों का एक चित्रमय प्रतिनिधित्व है। यह एक पेड़ जैसा मॉडल है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए किया जाता है। पेड़ में प्रत्येक नोड एक विशेषता (या विशेषता) का प्रतिनिधित्व करता है, प्रत्येक शाखा एक निर्णय नियम का प्रतिनिधित्व करती है, और प्रत्येक पत्ती नोड परिणाम का प्रतिनिधित्व करता है।

प्रकार एवं उदाहरण [Types and Examples]

निर्णय वृक्षों को उनके उद्देश्य और निर्माण के आधार पर विभिन्न प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

• वर्गीकरण पेड़ (Classification Trees) :वर्गीकरण वृक्षों का उपयोग तब किया जाता है जब लक्ष्य चर श्रेणीबद्ध होता है। वे डेटा को पूर्वनिर्धारित वर्गों में वर्गीकृत करने में मदद करते हैं।
• उदाहरण: एक वर्गीकरण वृक्ष का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि आवेदक की आय, क्रेडिट स्कोर और ऋण राशि जैसी विशेषताओं के आधार पर ऋण आवेदन को मंजूरी दी जानी चाहिए (हां या नहीं)।
• प्रतिगमन वृक्ष (Regression Trees) : प्रतिगमन वृक्षों का उपयोग तब किया जाता है जब लक्ष्य चर निरंतर होता है। वे निरंतर मूल्य की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं।
• उदाहरण: स्थान, शयनकक्षों की संख्या और वर्ग फुटेज जैसी विशेषताओं के आधार पर घर की कीमत का अनुमान लगाने के लिए एक प्रतिगमन वृक्ष का उपयोग किया जा सकता है।
• बाइनरी पेड़ (Binary Trees) :बाइनरी ट्री एक प्रकार का निर्णय वृक्ष है जहां प्रत्येक नोड में अधिकतम दो बच्चे होते हैं।
• उदाहरण: वर्गीकरण कार्य के लिए एक बाइनरी ट्री में नोड्स हो सकते हैं जो प्रत्येक चरण में डेटा को दो समूहों में विभाजित करते हैं, जैसे "आय > $50,000" और "आय ≤ $50,000"।
• बहु-मार्गी वृक्ष (Multi-way Trees) : मल्टी-वे पेड़ों में, नोड्स में दो से अधिक बच्चे हो सकते हैं। यह अधिक जटिल निर्णय नियमों की अनुमति देता है।
• उदाहरण: एक मल्टी-वे ट्री एक सतत सुविधा की विभिन्न श्रेणियों के आधार पर डेटा को कई समूहों में विभाजित कर सकता है।
• बेतरतीब जंगल (Random Forests) : यादृच्छिक वन एक सामूहिक विधि है जो प्रदर्शन में सुधार और ओवरफिटिंग को कम करने के लिए कई निर्णय पेड़ों का उपयोग करती है।
• उदाहरण: ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करने के लिए वर्गीकरण कार्य में एक यादृच्छिक वन का उपयोग किया जा सकता है, अंतिम निर्णय लेने के लिए कई निर्णय वृक्षों की भविष्यवाणियों को संयोजित किया जा सकता है।

इतिहास (History)

निर्णय वृक्ष की अवधारणा 1960 के दशक की है। कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी में प्रगति से प्रभावित होकर, वे पिछले कुछ वर्षों में महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुए हैं।

निर्णय वृक्ष विकास में मील के पत्थर:

• 1960 का दशक: सांख्यिकी में निर्णय वृक्षों की बुनियादी अवधारणाओं का परिचय।
• 1970 का दशक: रॉस क्विनलान द्वारा ID3 (इटरेटिव डाइकोटोमाइज़र 3) एल्गोरिदम का विकास।
• 1980 का दशक: ब्रिमन एट अल द्वारा CART (वर्गीकरण और प्रतिगमन पेड़) एल्गोरिथ्म का परिचय।
• 1990 का दशक: लियो ब्रिमन द्वारा यादृच्छिक वनों के विकास सहित, सामूहिक तरीकों में प्रगति।
• 2000 का दशक: विभिन्न मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में निर्णय वृक्षों का एकीकरण और बड़े डेटा एनालिटिक्स में उनका अनुप्रयोग (Applications)।

लाभ (Advantages)

• समझने में आसान (Easy to Understand): निर्णय वृक्ष निर्णय लेने की प्रक्रिया का स्पष्ट और सहज दृश्य प्रदान करते हैं।
• बहुमुखी प्रतिभा (Versatility): वे संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध डेटा दोनों को संभाल सकते हैं।
• गैर-पैरामीट्रिक (Non-Parametric): निर्णय वृक्ष डेटा के किसी भी पूर्व वितरण को नहीं मानते हैं।
• न्यूनतम डेटा तैयारी (Minimal Data Preparation): उन्हें अन्य एल्गोरिदम की तुलना में कम डेटा प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है।
• फ़ीचर महत्व (Feature Importance): निर्णय वृक्ष फ़ीचर चयन में सहायता करते हुए, फ़ीचर के महत्व को रैंक कर सकते हैं।

नुकसान (Disadvantages)

• ओवरफिटिंग (Overfitting): निर्णय वृक्ष आसानी से प्रशिक्षण डेटा को ओवरफिट कर सकते हैं, विशेषकर गहरे वृक्षों के साथ।
• अस्थिरता (Instability): डेटा में छोटे बदलाव से विभिन्न वृक्ष संरचनाएं हो सकती हैं।
• पूर्वाग्रह (Bias): यदि कुछ वर्ग हावी हों तो पेड़ पक्षपाती हो सकते हैं।
• जटिलता (Complexity): बड़े डेटासेट के लिए, निर्णय वृक्ष बहुत बड़े और जटिल हो सकते हैं।
• व्याख्यात्मकता (Interpretability): जबकि सरल पेड़ों को समझना आसान है, जटिल पेड़ों की व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है।

मुख्य गुण (Key Characteristics)

• रूट नोड (Root Node): संपूर्ण डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने वाला सबसे ऊपरी नोड।
• आंतरिक नोड्स (Internal Nodes): नोड्स जो किसी सुविधा पर परीक्षण का प्रतिनिधित्व करते हैं।
• शाखाएँ (Branches): तीर जो नोड्स को जोड़ते हैं, एक परीक्षण के परिणाम का प्रतिनिधित्व करते हैं।
• लीफ नोड्स (Leaf Nodes): टर्मिनल नोड्स जो अंतिम परिणाम या निर्णय का प्रतिनिधित्व करते हैं। Application Security क्या है?
• विभाजन (Splitting): फीचर परीक्षण के आधार पर एक नोड को दो या दो से अधिक उप-नोड में विभाजित करने की प्रक्रिया।

उपयोग एवं मुख्य उद्देश्य (Usage & Main Purpose)

वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों के लिए विभिन्न डोमेन में निर्णय वृक्षों का उपयोग किया जाता है। वे पूर्वानुमानित मॉडलिंग, डेटा अन्वेषण और निर्णय लेने में सहायता सहित कई उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं।

सामान्य उपयोग परिदृश्य (Common Usage Scenarios):

• स्वास्थ्य देखभाल: चिकित्सा इतिहास और परीक्षण परिणामों के आधार पर रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करना।
• वित्त: क्रेडिट स्कोरिंग और ऋण अनुमोदन प्रक्रियाएँ।
• विपणन: ग्राहक विभाजन और लक्ष्यीकरण।
• विनिर्माण: गुणवत्ता नियंत्रण और दोष भविष्यवाणी।
• खुदरा: उत्पाद अनुशंसा और इन्वेंट्री प्रबंधन।

परिसीमन (Limitation)

• ओवरफिटिंग (Overfitting): ओवरफिटिंग की संभावना, जिसे प्रूनिंग तकनीक या रैंडम फ़ॉरेस्ट जैसे संयोजन तरीकों का उपयोग करके कम किया जा सकता है।
• डेटा संवेदनशीलता (Data Sensitivity): डेटा में भिन्नता के प्रति संवेदनशील, जिससे विभिन्न वृक्ष संरचनाएं हो सकती हैं।
• कम्प्यूटेशनल रूप से गहन (Computationally Intensive): बड़े डेटासेट के लिए, निर्णय वृक्ष का निर्माण कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा हो सकता है।
• सुविधाओं के प्रति पूर्वाग्रह (Bias Towards Features): निर्णय वृक्ष अधिक स्तरों वाली सुविधाओं के प्रति पक्षपाती हो सकते हैं।
• पदानुक्रमित संरचनाओं तक सीमित (Limited to Hierarchical Structures): उन रिश्तों को कैप्चर नहीं कर सकता जिनके लिए गैर-पदानुक्रमित मॉडल की आवश्यकता होती है।

शब्दावली (Terminology)

• छंटाई (Pruning): ओवरफिटिंग से बचने के लिए पेड़ के हिस्सों को हटाने की प्रक्रिया।
• एन्ट्रॉपी (Entropy): डेटा में विकार या अनिश्चितता का एक माप, जिसका उपयोग सूचना लाभ गणना में किया जाता है।
• गिनी इंडेक्स (Gini Index): कार्ट एल्गोरिदम में प्रयुक्त अशुद्धता या विविधता का माप।
• सूचना लाभ (Information Gain): किसी डेटासेट को किसी फीचर पर विभाजित करने पर एन्ट्रापी या अशुद्धता में कमी।
• लीफ नोड (Leaf Node): एक शाखा का अंतिम बिंदु जिसमें एक क्लास लेबल या निरंतर मान होता है।
• विभाजन मानदंड (Splitting Criteria): एक नोड को उप-नोड्स में विभाजित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला नियम।
• पेड़ की गहराई (Depth of Tree): जड़ से पत्ती तक के सबसे लंबे रास्ते की लंबाई।
• एन्सेम्बल विधियाँ (Ensemble Methods): तकनीकें जो प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कई निर्णय वृक्षों को जोड़ती हैं (उदाहरण के लिए, रैंडम फ़ॉरेस्ट, ग्रेडिएंट बूस्टिंग)।

पूछे जाने वाले प्रश्न (Frequently Asked Questions)

• निर्णय वृक्ष का उपयोग किसके लिए किया जाता है?

डेटा सुविधाओं के आधार पर निर्णय लेने या परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए निर्णय वृक्ष का उपयोग किया जाता है।

• निर्णय वृक्ष कैसे काम करता है?

एक निर्णय वृक्ष फीचर परीक्षणों के आधार पर डेटासेट को पुनरावर्ती रूप से उपसमूहों में विभाजित करके काम करता है जब तक कि यह लीफ नोड्स पर किसी निर्णय या भविष्यवाणी तक नहीं पहुंच जाता।

• निर्णय वृक्षों का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

लाभों में समझने में आसानी, बहुमुखी प्रतिभा, गैर-पैरामीट्रिक प्रकृति, न्यूनतम डेटा तैयारी और फीचर महत्व को रैंक करने की क्षमता शामिल है।

• निर्णय वृक्षों के निर्माण के लिए सामान्य एल्गोरिदम क्या हैं?

सामान्य एल्गोरिदम में ID3, CART, C4.5 और रैंडम फ़ॉरेस्ट शामिल हैं।

• निर्णय वृक्षों में ओवरफिटिंग को कैसे रोका जा सकता है?

ओवरफिटिंग को प्रूनिंग तकनीकों का उपयोग करके, गहराई सीमा निर्धारित करके, या रैंडम फ़ॉरेस्ट जैसे संयोजन तरीकों का उपयोग करके रोका जा सकता है।

• वर्गीकरण और प्रतिगमन वृक्षों के बीच क्या अंतर है?

वर्गीकरण वृक्ष श्रेणीबद्ध परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं, जबकि प्रतिगमन वृक्ष निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करते हैं।

• निर्णय वृक्षों में छंटाई क्या है?

प्रूनिंग में पेड़ के उन हिस्सों को हटाना शामिल है जो ओवरफिटिंग को रोकने के लिए लक्ष्य चर की भविष्यवाणी करने में अतिरिक्त शक्ति प्रदान नहीं करते हैं।

• निर्णय वृक्षों में ओवरफिटिंग का खतरा क्यों होता है?

निर्णय वृक्ष ओवरफिट हो सकते हैं क्योंकि वे अत्यधिक जटिल हो सकते हैं और प्रशिक्षण डेटा के बहुत करीब हो सकते हैं, अंतर्निहित पैटर्न के बजाय शोर को कैप्चर कर सकते हैं।

• निर्णय वृक्षों में एन्ट्रापी की क्या भूमिका है?

एन्ट्रॉपी डेटा में विकार या अशुद्धता को मापता है, सूचना लाभ की गणना करके सर्वोत्तम सुविधा विभाजन निर्धारित करने में मदद करता है।

• रैंडम फ़ॉरेस्ट निर्णय वृक्ष से किस प्रकार भिन्न है?

रैंडम फ़ॉरेस्ट एक सामूहिक विधि है जो कई निर्णय वृक्षों का निर्माण करती है और सटीकता में सुधार और ओवरफिटिंग को कम करने के लिए उनकी भविष्यवाणियों को जोड़ती है।

विशेष रुप से प्रदर्शित स्निपेट्स [Featured Snippets]

• परिभाषा: "निर्णय वृक्ष कुछ शर्तों के आधार पर किसी निर्णय के संभावित समाधानों का एक ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए किया जाता है।"
• प्रकार: "सामान्य प्रकार के निर्णय वृक्षों में वर्गीकरण वृक्ष, प्रतिगमन वृक्ष, बाइनरी वृक्ष, मल्टी-वे वृक्ष और यादृच्छिक वन जैसे संयोजन तरीके शामिल हैं।"
• लाभ: "निर्णय वृक्षों के लाभों में समझने में आसानी, बहुमुखी प्रतिभा, गैर-पैरामीट्रिक प्रकृति, न्यूनतम डेटा तैयारी और फीचर महत्व को रैंक करने की क्षमता शामिल है।"
• सीमाएँ: "निर्णय वृक्षों की सीमाओं में ओवरफिटिंग, डेटा संवेदनशीलता, कम्प्यूटेशनल तीव्रता, अधिक स्तरों वाली सुविधाओं के प्रति पूर्वाग्रह और पदानुक्रमित संरचनाओं की सीमाएँ शामिल हैं।"

निष्कर्षतः, निर्णय वृक्ष मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में शक्तिशाली उपकरण हैं। उनकी परिभाषा, प्रकार, इतिहास, फायदे, नुकसान, प्रमुख विशेषताएं, उपयोग, मुख्य उद्देश्य, सीमाएं और शब्दावली को समझकर, आप विभिन्न अनुप्रयोगों में उनका प्रभावी ढंग से लाभ उठा सकते हैं। यह व्यापक मार्गदर्शिका निर्णय वृक्षों के बारे में अपने ज्ञान को गहरा करने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए एक ठोस आधार प्रदान करती है।