Usando Árvores de Decisão pra Agrupamento Claro de Dados
Um método pra descobrir grupos em conjuntos de dados rotulados usando árvores de decisão.
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Índice
No mundo da análise de Dados, agrupar itens parecidos ajuda a entender grandes quantidades de informação. Quando os dados já têm rótulos, como nomes ou categorias, chamamos isso de Agrupamento supervisionado. O objetivo é encontrar grupos claros de itens semelhantes com base em seus rótulos, além de explicar esses grupos de forma simples.
Imagina que queremos entender quem sobreviveu ao desastre do Titanic. Uma olhada rápida mostra que muitos sobreviventes eram passageiros da primeira classe, a maioria mulheres, e as tripulantes femininas tinham a melhor chance de sobrevivência. Esse tipo de resumo ajuda a ver tendências que poderiam ser difíceis de notar de outra forma.
À medida que indústrias como saúde e finanças começam a usar aprendizado de máquina para tomar decisões, entender como esses sistemas funcionam se torna crucial. Nesse contexto, interpretabilidade significa poder explicar por que um dado pertence a um grupo específico com base em suas características originais. É sobre encontrar métodos que nos permitam explicar nossos achados de forma clara.
As Árvores de Decisão são uma escolha popular para esse tipo de análise. Elas são simples de entender e podem ser divididas em regras fáceis de seguir. Uma árvore de decisão tem três partes principais: o nó raiz, que contém todos os dados; Nós de divisão, que dividem os dados em grupos; e nós folha, que mostram o resultado final. As regras criadas a partir dessas árvores são diretas e ajudam a explicar nossos achados com base nos caminhos percorridos pela árvore.
Embora as árvores de decisão sejam geralmente usadas para classificar dados, podemos adaptá-las para agrupamento também. O agrupamento envolve agrupar itens semelhantes sem saber seus rótulos de antemão. Ao adaptar a maneira como construímos árvores de decisão, também podemos encontrar clusters com base em dados rotulados, que é o que focamos aqui.
Os métodos atuais de agrupamento supervisionado costumam depender de abordagens baseadas em densidade, que usam Métricas de distância para medir como os itens estão próximos uns dos outros. Isso pode ser complicado quando os dados contêm características não numéricas ou têm muitas dimensões. Não há garantia de que esses métodos nos darão grupos claros que possamos explicar facilmente.
Apresentamos um método prático para extrair clusters significativos de conjuntos de dados rotulados usando árvores de decisão. Nesse abordagem, os nós da árvore de decisão reúnem grandes grupos de itens semelhantes com base em suas classes. Também delineamos um processo para preparar os dados e selecionar nós para melhorar as chances de encontrar grupos de alta qualidade.
Buscando Grupos Claros nos Dados
Para separar os dados em diferentes classes, usamos um modelo de árvore de decisão que distingue entre diferentes tipos de dados. A árvore é construída avaliando cada característica no conjunto de dados e determinando a melhor forma de dividir os dados. Quando uma boa divisão é encontrada, ela é adicionada à árvore e o processo continua até que não haja mais melhorias a serem feitas.
Quando olhamos para nosso conjunto de dados do Titanic, por exemplo, a árvore de decisão pode ajudar a classificar os passageiros em sobreviventes e não sobreviventes. Nosso objetivo é descrever melhor o grupo de sobreviventes com alguns termos simples.
Para encontrar os melhores grupos candidatos na árvore, classificamos os nós com base em uma combinação de métricas de precisão. O nó com a melhor pontuação identifica o cluster mais adequado. Esse método nos permite descobrir grupos que podem não ser tão grandes, mas ainda são significativos.
Extraindo Grupos Claros dos Dados
Depois de identificar os nós mais adequados em uma árvore de decisão, podemos extrair clusters com base nesses nós. O conjunto de dados do Titanic serve como um exemplo onde podemos determinar quais nós explorar mais com base em suas métricas de desempenho.
Quando temos vários nós para escolher, escolhemos aqueles que não estão relacionados a nós previamente escolhidos. Essa abordagem nos ajuda a encontrar clusters de tamanhos variados e garante que consideremos grupos que possam fornecer diferentes insights.
Preparando os Dados para Análise
Para que as árvores de decisão funcionem bem, a pré-processamento dos dados é crucial. Um método eficaz é o binning, que agrupa valores em intervalos. Por exemplo, quaisquer valores que caem dentro de um intervalo específico são substituídos por um valor representativo, como a média desse intervalo. Isso ajuda a acelerar a construção da árvore, reduzindo o número de valores únicos.
Existem diferentes abordagens para o binning, incluindo binning de largura igual, que divide os dados em intervalos iguais, e binning baseado em quantis, que agrupa dados com base em sua distribuição. O método escolhido geralmente depende do conjunto de dados específico e dos objetivos da análise.
Características simbólicas, como dados categóricos, também devem ser simplificadas. Agrupá-las em um número menor de categorias pode melhorar o desempenho da árvore de decisão. Por exemplo, se tivermos vários países, podemos agrupá-los por região para reduzir a complexidade.
Além disso, lidar com dados de data e hora de forma adequada é essencial. Como essas características podem ter muitos valores únicos, elas também se beneficiam de ordenação e binning. Isso significa que podemos criar intervalos com base em estratégias de frequência ou largura igual.
Selecionando os Melhores Nós para Clusters
Para identificar os melhores clusters de cada árvore de decisão, precisamos avaliar os nós com base em critérios específicos, como a pureza dos dados dentro de cada nó e o tamanho do grupo. Usamos um método de pontuação que reflete esses aspectos, ajudando a garantir que encontramos os clusters mais significativos.
Uma vez que identificamos o melhor nó, o marcamos e passamos para o próximo melhor grupo, continuando esse processo até termos um conjunto de clusters de alta qualidade. Esse método evita o problema de overfitting, onde o modelo se torna muito adaptado aos dados de treinamento.
Avaliando a Estabilidade dos Clusters Identificados
Embora a árvore de decisão seja uma ferramenta útil para extrair clusters, seu desempenho pode variar com base em mudanças nos dados. Para avaliar quão estáveis são nossos clusters, usamos uma técnica chamada bagging. Isso envolve criar múltiplas amostras a partir do conjunto de dados original e extrair clusters de cada amostra.
Ao comparar os clusters dos dados originais com aqueles de cada amostra, podemos medir a estabilidade. Uma pontuação de estabilidade alta significa que pequenas mudanças nos dados não afetam as regras de agrupamento, o que é benéfico para a confiabilidade de nossas descobertas.
Por exemplo, ao analisar os dados do Titanic, encontramos que o cluster principal tinha uma pontuação de estabilidade de cerca de 90-98%. Isso indica que mesmo com pequenas variações nos dados de entrada, as regras principais para o cluster permaneceram consistentes. Em contraste, outro conjunto de dados mostrou menor estabilidade, sugerindo que as regras derivadas dele podem não se sustentar tão bem em diferentes conjuntos de dados.
Trabalhos Relacionados na Área
Tem havido muita pesquisa em aprendizado de máquina focada em explicabilidade e clareza dos modelos. Embora muitos métodos se destacam em desempenho preditivo, eles podem ser complexos e difíceis de interpretar. Como resultado, modelos mais simples como árvores de decisão continuam populares, mesmo que não sejam os mais poderosos.
Várias abordagens abordam o agrupamento supervisionado, muitas vezes dependendo de métricas de distância que podem complicar a interpretabilidade. Por outro lado, nosso método foca em adaptar árvores de decisão para esse propósito, garantindo que possamos explicar nossos achados de forma clara.
Em resumo, delineamos um método para descobrir grupos claros dentro de conjuntos de dados rotulados usando árvores de decisão. Ao enfatizar a preparação dos dados, a seleção de nós e a avaliação de estabilidade, nossa abordagem visa fornecer insights práticos enquanto permanece fácil de entender.
Direções Futuras
Olhando à frente, planejamos continuar refinando nossos métodos e explorando outras técnicas que possam ajudar a identificar regiões interpretáveis nos dados. Isso inclui aprimorar o pipeline de pré-processamento para determinar as melhores estratégias de binning e agrupamento para vários tipos de dados.
O objetivo final é fornecer uma maneira clara e compreensível de descobrir tendências e padrões em conjuntos de dados rotulados, facilitando para especialistas e não especialistas tirarem conclusões significativas a partir de dados complexos.
Título: Using Decision Trees for Interpretable Supervised Clustering
Resumo: In this paper, we address an issue of finding explainable clusters of class-uniform data in labelled datasets. The issue falls into the domain of interpretable supervised clustering. Unlike traditional clustering, supervised clustering aims at forming clusters of labelled data with high probability densities. We are particularly interested in finding clusters of data of a given class and describing the clusters with the set of comprehensive rules. We propose an iterative method to extract high-density clusters with the help of decisiontree-based classifiers as the most intuitive learning method, and discuss the method of node selection to maximize quality of identified groups.
Autores: Natallia Kokash, Leonid Makhnist
Última atualização: 2023-07-16 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.08104
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.08104
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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