डिसीजन ट्री मॉडल क्या है?

डिसीजन ट्री मॉडल क्या है? | Decision Tree Model in Hindi

डिसीजन ट्री (Decision Tree) एक सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है, जिसका उपयोग वर्गीकरण (Classification) और पुनरावृत्ति (Regression) समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है। यह एक ट्री-स्ट्रक्चर (Tree Structure) के रूप में कार्य करता है, जिसमें नोड्स (Nodes) और ब्रांचेस (Branches) का उपयोग निर्णय लेने के लिए किया जाता है।

डिसीजन ट्री मॉडल की परिभाषा

डिसीजन ट्री एक ऐसा मॉडल है जो डेटा को शाखाओं में विभाजित करता है, जिससे अंततः एक निष्कर्ष (Decision) प्राप्त किया जाता है। यह एल्गोरिदम "यदि-तब" (If-Then) नियमों पर आधारित होता है और इसे ग्राफिकल रूप में आसानी से समझा जा सकता है।

डिसीजन ट्री के घटक

घटक	विवरण
रूट नोड (Root Node)	यह ट्री का प्रारंभिक नोड होता है, जिसमें संपूर्ण डेटा मौजूद होता है।
डिसीजन नोड (Decision Node)	यह ऐसा नोड होता है जो डेटा को विभाजित करता है और निर्णय लेता है।
लीफ नोड (Leaf Node)	यह अंतिम नोड होता है, जो किसी वर्ग (Category) या मान (Value) को दर्शाता है।
ब्रांच (Branch)	यह विभिन्न नोड्स को जोड़ने वाली रेखाएँ होती हैं, जो संभावित विकल्पों को दर्शाती हैं।

डिसीजन ट्री कैसे काम करता है?

डेटा को इनपुट के रूप में लिया जाता है।
सबसे महत्वपूर्ण विशेषता (Feature) का चयन किया जाता है।
डेटा को विभाजित करने के लिए गिनी इंडेक्स (Gini Index) या सूचना लाभ (Information Gain) का उपयोग किया जाता है।
प्रत्येक विभाजन के बाद डेटा को शाखाओं में विभाजित किया जाता है।
जब तक अंतिम निर्णय न मिल जाए, तब तक यह प्रक्रिया जारी रहती है।

डिसीजन ट्री के प्रकार

प्रकार	विवरण
क्लासिफिकेशन ट्री (Classification Tree)	इसका उपयोग वर्गीकरण (Classification) समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।
रिग्रेशन ट्री (Regression Tree)	इसका उपयोग निरंतर मानों (Continuous Values) की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।

डिसीजन ट्री एल्गोरिदम

एल्गोरिदम	विवरण
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)	यह सूचना लाभ (Information Gain) का उपयोग करता है।
CART (Classification and Regression Tree)	यह गिनी इंडेक्स (Gini Index) पर आधारित होता है।
CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detection)	यह वर्गीकरण (Categorical) डेटा के लिए उपयोग किया जाता है।

डिसीजन ट्री मॉडल के अनुप्रयोग

मेडिकल डायग्नोसिस (Medical Diagnosis)
बैंकिंग और वित्तीय जोखिम विश्लेषण
मार्केटिंग और ग्राहक सेगमेंटेशन
स्पैम ईमेल फ़िल्टरिंग
सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन

डिसीजन ट्री मॉडल के लाभ

आसान व्याख्या और ग्राफिकल प्रतिनिधित्व।
कम डेटा प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता।
नॉन-लीनियर रिलेशनशिप को संभालने की क्षमता।
छोटे और बड़े दोनों डेटासेट्स के लिए प्रभावी।

डिसीजन ट्री मॉडल की सीमाएँ

ओवरफिटिंग (Overfitting) की संभावना होती है।
छोटे परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील।
गहरी ट्री संरचनाएँ जटिल हो सकती हैं।

निष्कर्ष

डिसीजन ट्री एक प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल है जो निर्णय लेने की प्रक्रिया को सरल बनाता है। यह विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है, जैसे मेडिकल, वित्त, और डेटा एनालिटिक्स। हालाँकि, इसे सही तरीके से लागू करने के लिए उचित डेटा प्रीप्रोसेसिंग और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।