Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!!

Summary

El guion del video de StatQuest, presentado por Josh Starmer, explica de manera clara y didáctica cómo funcionan los árboles de decisión y clasificación. Se muestra cómo se construye un árbol a partir de datos brutos, utilizando ejemplos sencillos y avanzando a casos más complejos que combinan datos numéricos y de tipo sí/no. El video profundiza en el proceso de construcción de un árbol de clasificación utilizando datos sobre el gusto por el palomitas, refrescos, la edad y la película 'Cool as Ice' de 1991. Se discuten técnicas para medir la impureza de las hojas del árbol, como la impureza de genio, y se ofrecen estrategias para evitar el sobreajuste, como la poda y la limitación del crecimiento del árbol. El guion finaliza con la promoción de recursos adicionales y la invitación a seguir el canal.

Takeaways

• 📚 Los árboles de decisión son una herramienta utilizada para la toma de decisiones y la clasificación de datos.
• 🌳 Un árbol de decisión clasifica cosas en categorías, lo que se conoce como un árbol de clasificación, mientras que predice valores numéricos en lo que se llama un árbol de regresión.
• 🔍 Los árboles de decisión operan haciendo declaraciones y tomando decisiones basadas en si dichas declaraciones son verdaderas o falsas.
• 🔄 Se pueden mezclar diferentes tipos de datos, como datos numéricos y de sí/no, en el mismo árbol.
• 📉 Los umbrales numéricos pueden variar para el mismo conjunto de datos, lo que permite una gran flexibilidad en el modelo.
• 🏁 Los árboles de decisión terminan en nodos hoja, que son puntos finales donde se clasifica algo basado en las decisiones tomadas.
• 🔮 Para construir un árbol de decisión, se evalúa qué atributo (por ejemplo, 'amar el pop-corn') mejor predice el resultado final utilizando medidas de impureza como la impureza de Gini.
• ⚖️ La impureza de Gini es una forma de cuantificar la impureza de los nodos, ayudando a decidir cómo se dividen los datos a lo largo del árbol.
• 📈 Se pueden establecer límites en el crecimiento del árbol, como requerir un mínimo de personas por nodo hoja, para evitar el sobreajuste y mejorar la precisión de las predicciones.
• ✂️ El podado (pruning) es una técnica utilizada para reducir la complejidad del árbol una vez que se ha construido, mejorando su rendimiento en nuevos datos.
• 🔧 La validación cruzada es una técnica utilizada para evaluar y seleccionar el mejor modelo, probando diferentes configuraciones del árbol de decisión.

Q & A

¿Qué son los árboles de decisión y cómo se explican en el video de StatQuest?

Los árboles de decisión son una herramienta utilizada en el aprendizaje automático para tomar decisiones o realizar clasificaciones basadas en datos. En el video de StatQuest, se explican de manera clara y detallada, mostrando cómo se construye un árbol de decisión y cómo se utiliza para predecir valores numéricos o clasificar cosas en categorías.

¿Cuál es la diferencia entre un árbol de clasificación y un árbol de regresión?

Un árbol de clasificación se utiliza para dividir datos en categorías, mientras que un árbol de regresión predice valores numéricos. El video se centra principalmente en los árboles de clasificación.

¿Cómo se mezclan diferentes tipos de datos en un árbol de decisión?

En el video se muestra que es posible mezclar datos numéricos y de tipo sí/no en el mismo árbol de decisión, lo que permite una mayor flexibilidad en el modelado de datos.

¿Cómo se determina qué pregunta hacer en la parte superior del árbol de decisión?

Para determinar qué pregunta hacer en la parte superior del árbol, se evalúa qué atributo (como 'amar el pop-corn' o 'amar el refresco') mejor predice el resultado de interés, como se muestra en el ejemplo del video donde se compara la impureza de los árboles de decisión para cada atributo.

¿Qué es la impureza en el contexto de un árbol de decisión y cómo se mide?

La impureza se refiere a la mezcla de clases o resultados en un nodo del árbol. Se mide utilizando métodos como la impureza de genio, la entropía o la ganancia de información, donde una impureza más baja indica un mejor rendimiento en la predicción.

¿Cómo se calcula la impureza de genio para un nodo de un árbol de decisión?

La impureza de genio se calcula para cada hoja del árbol, tomando en cuenta la probabilidad de 'sí' y 'no', y luego se toma el promedio ponderado de las impurezas de las hojas, teniendo en cuenta el número de instancias en cada una.

¿Cómo se decide el umbral numérico para un atributo en un árbol de decisión?

Se ordenan los datos por el atributo numérico y se calcula la impureza de genio para diferentes valores medios de edad. Se selecciona el umbral que produce la menor impureza, como se muestra en el ejemplo del video donde se utiliza la edad como atributo.

¿Qué es el podado de un árbol y por qué es necesario?

El podado es el proceso de remover ramas del árbol de decisión para evitar el sobreajuste y mejorar la precisión en nuevos datos. Es necesario porque un árbol muy grande y complejo puede ajustarse demasiado bien a los datos de entrenamiento y no generalizar bien a nuevos datos.

¿Cómo se establecen los límites en el crecimiento de un árbol para evitar el sobreajuste?

Se pueden establecer límites como requerir un mínimo de instancias por hoja, por ejemplo, tres o más personas. Esto se prueba con validación cruzada para encontrar el número óptimo que funcione mejor para el conjunto de datos.

¿Qué es la validación cruzada y cómo ayuda a determinar la calidad de un árbol de decisión?

La validación cruzada es un método utilizado para evaluar el rendimiento de un modelo en diferentes subconjuntos de datos. Ayuda a determinar la calidad de un árbol de decisión al comparar cómo se desempeña con diferentes configuraciones, como el número mínimo de instancias por hoja.

¿Cómo se asignan los valores de salida para las hojas de un árbol de decisión?

Los valores de salida para las hojas se asignan basándose en la categoría que tenga la mayoría de valores en esa hoja. Por ejemplo, si la mayoría de las personas en una hoja no aman 'Cool as Ice', entonces la salida de esa hoja sería 'No ama Cool as Ice'.

Outlines

00:00

🌳 Introducción a los árboles de decisión

Josh Darmer de StatQuest presenta un tutorial sobre árboles de decisión y clasificación. Expone la estructura básica de un árbol de decisión y cómo funciona, enfocándose en la clasificación de elementos en categorías o la predicción de valores numéricos. Se menciona que los árboles de decisión pueden combinar datos numéricos y de tipo sí/no, y que los árboles de clasificación son sencillos de usar, comenzando desde la parte superior hasta llegar a una clasificación final. Además, se introducen términos como nodo raíz, nodos internos y hojas, y se explica cómo se construye un árbol de clasificación a partir de datos sin procesar.

05:00

📊 Construcción de un árbol de clasificación

Se describe el proceso de construcción de un árbol de clasificación utilizando datos sobre el gusto por el palomitas, refrescos, la edad y la película 'Cool as Ice' de 1991. Se calcula la impureza de las hojas usando el índice de impureza genie para determinar qué característica (palomitas, refrescos o edad) es la mejor para colocar en la parte superior del árbol. Se ilustra cómo se dividen las hojas en función de las respuestas a preguntas y cómo se calcula la impureza para cada división. Finalmente, se elige la característica con la impureza más baja para la división superior del árbol.

10:01

🔢 Impureza y división de nodos por edad

El proceso de construcción del árbol continúa con el análisis de la edad como variable para dividir los nodos. Se ordenan los datos por edad y se calculan las edades promedio para las personas adyacentes. Se utiliza el índice de impureza genie para cada umbral de edad y se eligen los umbrales que resultan en la menor impureza. En este caso, se elige un umbral de 15 años, que junto con otros umbrales, tiene la impureza más baja. Se describe cómo se dividen las hojas en función de las respuestas a preguntas adicionales y cómo se asignan los valores de salida para cada hoja.

15:04

🎯 Uso y limitaciones de los árboles de clasificación

Josh explica cómo utilizar el árbol construido para predecir si alguien ama 'Cool as Ice'. Además, se discuten las limitaciones de los árboles de decisión, como el riesgo de sobreajuste cuando hay muy pocos datos en una hoja. Se mencionan técnicas como el podado (pruning) y la limitación del crecimiento del árbol mediante la especificación de un número mínimo de personas por hoja. Se destaca la importancia de la validación cruzada para determinar los parámetros óptimos del árbol. Finalmente, Josh promociona los guías de estudio de StatQuest y anima a los espectadores a suscribirse y apoyar el canal.

Keywords

💡Árbol de decisión

El árbol de decisión es una herramienta de aprendizaje automático que se utiliza para tomar decisiones o clasificar datos. En el video, se describe cómo funciona un árbol de decisión y cómo se puede utilizar para predecir si una persona le gustará la película 'Cool as Ice' basándose en su gusto por palomitas, refrescos y su edad. El árbol de decisión se compone de nodos y ramas que representan preguntas y caminos de decisión, respectivamente.

💡Árbol de clasificación

Un árbol de clasificación es un tipo específico de árbol de decisión que se utiliza para dividir los datos en categorías. En el contexto del video, el árbol de clasificación se construye para predecir si alguien ama la película 'Cool as Ice'. Se utiliza la información sobre el consumo de palomitas, refrescos y la edad para llegar a una clasificación final.

💡Árbol de regresión

A diferencia del árbol de clasificación, un árbol de regresión predice valores numéricos en lugar de categorizar datos. Aunque el video se centra en árboles de clasificación, menciona que hay otro video dedicado a árboles de regresión, lo que indica que estos son temas relacionados y de interés en el aprendizaje automático.

💡Impureza

En el video, la impureza se refiere a la mezcla de datos en un nodo del árbol de decisión. Un nodo impuro contiene una combinación de respuestas 'sí' y 'no' a la pregunta que se está evaluando. Por ejemplo, un nodo con dos personas que aman 'Cool as Ice' y una que no, tendría una impureza, ya que no todos los datos apuntan en la misma dirección.

💡Genie impurity

La impureza de Genie es un método para cuantificar la impureza de los nodos en un árbol de decisión. Se calcula como 1 menos el cuadrado de la probabilidad de 'sí' más el cuadrado de la probabilidad de 'no'. En el script, se utiliza para comparar la eficacia de diferentes características en la predicción de si alguien ama 'Cool as Ice'.

💡Nodo raíz

El nodo raíz es el punto de inicio de un árbol de decisión, donde se hace la primera pregunta o se toma la primera decisión. En el video, la pregunta inicial podría ser si una persona ama el refresco, lo que desencadena el resto del árbol de decisión.

💡Nodos internos

Los nodos internos son los puntos en un árbol de decisión que siguen después del nodo raíz y antes de los nodos hoja. Estos nodos representan preguntas adicionales que se hacen para refinar la predicción. En el script, los nodos internos podrían preguntar sobre el consumo de palomitas o la edad de una persona.

💡Nodos hoja

Los nodos hoja son el final de una rama en un árbol de decisión, donde se toma una decisión final o se da una clasificación. En el video, los nodos hoja representan la predicción final de si alguien ama o no 'Cool as Ice'.

💡Podar

El podar es un proceso utilizado para reducir la complejidad de un árbol de decisión y evitar el sobreajuste. En el video, se menciona que el podar es una técnica para manejar problemas de predicción inexacta en los nodos hoja debido a una falta de datos.

💡Validación cruzada

La validación cruzada es una técnica utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. En el contexto del video, se sugiere que la validación cruzada puede ayudar a determinar el número óptimo de personas por hoja para evitar el sobreajuste y mejorar la precisión de las predicciones.

Highlights

Decision trees are explained for classification and regression purposes.

Classification trees categorize things, while regression trees predict numeric values.

A decision tree operates by making decisions based on true or false statements.

Different data types can be mixed within the same decision tree.

Numeric thresholds can vary even for the same data in a decision tree.

Classification trees are easy to work with by following a top-down approach.

Terminology: Root node, internal nodes, branches, and leaf nodes in a decision tree.

Genie impurity is introduced as a method to quantify leaf impurity.

Calculating genie impurity involves probabilities and squared values.

Weighted average of leaf impurities is used to determine total genie impurity.

Sorting data and calculating average ages are part of handling numeric data in trees.

Different candidate values are compared using genie impurity to decide tree structure.

Pruning and limiting tree growth are methods to avoid overfitting.

Cross-validation is used to test different values for optimal tree performance.

Output values for leaves are determined by the majority category.

The process of building a decision tree from raw data is demonstrated.

The importance of having confidence in predictions and dealing with impure leaves.

StatQuest resources for further learning on decision trees and related topics.

Transcripts

i like decision trees how about

you stat quest

hello i'm josh darmer and welcome to

statquest

today we're going to talk about decision

and classification trees

and they're going to be clearly

explained here is a simple decision tree

if a person wants to learn about

decision trees

then they should watch this stat quest

in contrast

if a person does not want to learn about

decision trees

then check out the latest justin bieber

video instead

in general a decision tree makes a

statement

and then makes a decision based on

whether or not that statement is true or

false

it's no big deal when a decision tree

classifies

things into categories it's called a

classification tree

and when a decision tree predicts

numeric values

it's called a regression tree in this

case

we're using diet to predict a numeric

value for mouse size

note for the remainder of this video we

are going to focus on classification

trees

however if you want to learn more about

regression trees

fear not there's a whole stat quest

dedicated to regression trees

the link is in the description below

now here's a more complicated

classification tree

it combines numeric data with yes

no data so it's okay to mix data types

in the same tree

also notice that the tree asks about

exercising multiple times

and that the amount of time exercising

isn't always the same

so numeric thresholds can be different

for the same data

lastly the final classifications can be

repeated

for the most part classification trees

are pretty easy to work with

you start at the top and work your way

down

and down until you get to a point where

you can't go any further

and that's how you'll classify something

note so far i've been labeling the

arrows with true

or false but usually it is just

assumed that if a statement is true you

go to the left

and if a statement is false you go to

the right

so sometimes you see true and false

labels

sometimes you don't it's no big deal

oh no it's the dreaded terminology alert

the very top of the tree is called the

root node

or just the root these are called

internal nodes or branches

branches have arrows pointing to them

and they have

arrows pointing away from them lastly

these are called leaf nodes or just

leaves

leaves have arrows pointing to them but

there are no arrows pointing away from

them

bam now that we know how to use and

interpret classification trees let's

learn how to build one from raw data

this data tells us whether or not

someone loves popcorn

whether or not they love soda their age

and whether or not they love the 1991

blockbuster

cool as ice starring vanilla ice

so we will use this data to build this

classification tree

that predicts whether or not someone

loves cool as ice

now pretend you've never seen this tree

before

and let's see how to build a tree

starting with just

data the first thing we do is decide

whether loves popcorn

love soda or age should be the question

we ask

at the very top of the tree to make that

decision

we'll start by looking at how well loves

popcorn

predicts whether or not someone loves

cool as ice

to do this we'll make a super simple

tree that only asks if someone loves

popcorn

and then we'll run the data down the

tree

for example the first person in the

dataset

loves popcorn so they go to the leaf on

the left

and because they do not love cool as ice

we'll keep track of that by putting a 1

under the word

no the second person in the data set

also loves popcorn so they also go to

the leaf on the left

and because they also do not love cool

as ice

we increment no to two

the third person does not love popcorn

so they go to the leaf on the right and

because they love cool as ice

we put a 1 under the word yes

likewise we run the remaining rows down

the tree

keeping track of whether or not each one

loves

cool as ice bam

now let's do the exact same thing for

love soda

at the two little trees we see that

neither one does a perfect

job predicting who will and who will not

love cool as ice specifically

these three leaves contain mixtures of

people that do

and do not love cool as ice

dread it's another terminology alert

because these three leaves all contain a

mixture of people who do

and do not love cool as ice they are

called

impure in contrast

this leaf only contains people who do

not love cool as ice

because both leaves in the love's

popcorn tree

are impure and only one leaf in the love

soda tree is impure

it seems like love soda does a better

job predicting who will

and who will not love cool as ice

but it would be nice if we could

quantify the differences between love's

popcorn

and love soda the good news is that

there are several ways to quantify the

impurity of the leaves

one of the most popular methods is

called genie impurity

but there are also fancy sounding

methods like entropy

and information gain however

numerically the methods are all quite

similar

so we will focus on genie impurity since

not only is it very popular i think it

is the most straightforward

so let's start by calculating the genie

impurity for love's popcorn

to calculate the genie impurity for

love's popcorn

we start by calculating the genie

impurity for the individual leaves

the genie impurity for the leaf on the

left is

1 minus the probability of yes

squared minus the probability of

no squared so we start out with one

then we subtract the squared probability

of someone in this leaf

loving cool as ice which is one

the number of people in the leaf who

loved cool as ice

divided by the total number of people in

the leaf four

and then the whole term is squared

lastly we subtract the squared

probability of someone in this leaf

not loving cool as ice which is three

the number of people in the leaf who did

not love cool as ice

divided by the total number of people in

the leaf

squared and when we do the math

we get 0.375

so let's put 0.375 under the leaf on the

left

so we don't forget it now let's

calculate the genie impurity for the

leaf on the right

just like before we start out with one

then we subtract the squared probability

of someone in this leaf

loving cool as ice and the squared

probability of someone in this leaf

not a loving cool is ice

and when we do the math we get 0.444

now because the leaf on the left has

four people in it

and the leaf on the right only has three

people in it

the leaves do not represent the same

number of people

thus the total genie impurity is the

weighted

average of the leaf impurities

we start by calculating the weight for

the leaf on the left

the weight for the left leaf is the

total number of people in the leaf

four divided by the total number of

people in both leaves

seven then we multiply that weight

by its associated genie impurity 0.375

now we add the weighted impurity for the

leaf on the right

which is the total number of people in

the leaf 3

divided by the total number of people in

both leaves

7 times the associated genie impurity

0.444 and when we do the math

we get 0.405

so the genie impurity for love's popcorn

is 0.405

likewise the genium purity for love soda

is 0.214

now we need to calculate the genie

impurity for age

however because age contains numeric

data

and not just yes no values calculating

the genie impurity is a little more

involved

the first thing we do is sort the rows

by age

from lowest value to highest value

then we calculate the average age for

all adjacent people

lastly we calculate the geniu impurity

values for each

average age for example

to calculate the gd impurity for the

first value

we put age less than 9.5 in the root

and because the only person with age

less than 9.5

does not love cool is ice

we put a 0 under yes and a 1 under

no then everyone with age greater than

or equal to 9.5

goes to the leaf on the right now we

calculate the genie impurity for the

leaf on the left

and get zero and this makes sense

because

every single person in this leaf does

not love cool as ice

so there is no impurity

then we calculate the genie impurity for

the leaf on the right

and get 0.5 now we calculate the

weighted average of the two impurities

to get the total

genie impurity and we get 0.429

likewise we calculate the genie

impurities for all of the other

candidate values

these two candidate thresholds 15 and 44

are tied for the lowest impurity 0.343

so we can pick either one in this case

we'll pick

15. however remember that we are

comparing genie impurity values for

age loves popcorn and love soda

to decide which features should be at

the very top of the tree

earlier we calculated the genie impurity

values for love's popcorn

and love soda and now we have the genie

impurity for age

and because love soda has the lowest

genie impurity overall

we know that its leaves had the lowest

impurity

so we put love soda at the top of the

tree

bam now

the four people that love soda go to a

node on the left

and the people that do not love soda go

to a node on the right

now let's focus on the node on the left

all four people that love soda are in

this node

three of these people love cool as ice

and one does not so this

node is impure so let's see if we can

reduce the impurity by splitting the

people that love

soda based on love's popcorn or age

we'll start by asking the four people

that love soda

if they also love popcorn

because two of the four people that love

soda

also love popcorn they end up in the

leaf on the left

the remaining two people that love soda

but do not

love popcorn end up on the right

and the total genie impurity for this

split is 0.25

so let's put 0.25 here so we don't

forget

now we test different age thresholds

just like before

only this time we only consider the ages

of people who love

soda and age less than 12.5 gives us the

lowest impurity

zero because both leaves have no

impurity at all

so let's put zero here now

because zero is less than 0.25

we will use age less than 12.5 to split

this node into leaves

note these are leaves because there is

no reason to continue splitting these

people

into smaller groups likewise

this node consisting of the three people

who do not love

soda is also a leaf because there is no

reason to continue splitting these

people

into smaller groups now there is just

one last thing we need to do before we

are done building this tree

we need to assign output values for each

leaf

generally speaking the output of a leaf

is whatever category that has the most

values

in other words because the majority of

the people in these leaves

do not love cool as ice

the output values are does not love

cool as ice and because the majority of

the people in this leaf

love cool as ice the output value is

love's cool as ice hooray

we finished building a tree from this

data

double bam now if someone new comes

along

and we want to predict if they will love

cool as ice

then we run the data down our tree and

because they love

soda they go to the left and because

they are 15

so age less than 12.5 is false

they end up in this leaf and we predict

that they will love cool as ice

triple bam okay

now that we understand the main ideas of

how to build and use classification

trees

let's discuss one technical detail

remember when we built this tree only

one person in the original

data set made it to this leaf

because so few people made it to this

leaf it's hard to have confidence that

it will do a great job making

predictions with future data

and it is possible that we have overfit

the data

note if the term overfit is new to you

don't don't

instead check out the stack quest on

bias and variance in machine learning

regardless in practice there are two

main ways to deal with this problem

one method is called pruning and there's

a whole stack quest dedicated to it so

check it out

alternatively we can put limits on how

trees grow

for example by requiring three or more

people per leaf

now we end up with an impure leaf but

also a better sense of the accuracy of

our prediction

because we know that only 75 percent of

the people

in the leaf love to cool as ice

note even when a leaf is impure we still

need an

output value to make a classification

and since most of the people in this

leaf

love cool as ice that will be the output

value

also note when we build a tree we don't

know in advance if it is better to

require three people per leaf

or some other number so we test

different values with something called

cross validation

and pick the one that works best and if

you don't know what cross validation is

check out the quest bam now it's time

for some

shameless self-promotion if you want to

review statistics and machine learning

offline

check out the statquest study guides at

statquest.org

there's something for everyone hooray

we've made it to the end of another

exciting stat quest

if you like this stat quest and want to

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alright until next time

quest on