Algoritmo Microsoft Decision Trees
L'algoritmo Microsoft Decision Trees è un algoritmo di classificazione e di regressione incluso in Microsoft SQL Server Analysis Services per la modellazione predittiva di attributi sia discreti che continui.
Per gli attributi discreti, l'algoritmo esegue le stime in base alle relazioni tra le colonne di input in un set di dati. I valori, noti come stati, di tali colonne vengono utilizzati per stimare gli stati di una colonna designata come stimabile. In particolare, l'algoritmo identifica le colonne di input correlate alla colonna stimabile. Se ad esempio, in uno scenario finalizzato alla stima dei clienti che probabilmente acquisteranno una bicicletta, nove su dieci tra i clienti più giovani acquistano la bicicletta mentre solo due su dieci tra i clienti meno giovani la acquistano, l'algoritmo desume che l'età rappresenta un criterio di stima valido per l'acquisto di biciclette. L'albero delle decisioni esegue le stime in base alla tendenza verso un determinato risultato.
Per gli attributi continui, l'algoritmo utilizza una regressione lineare per determinare le divisioni dell'albero delle decisioni.
Se più colonne vengono impostate come stimabili o i dati di input contengono una tabella nidificata impostata come stimabile, l'algoritmo crea un albero delle decisioni separato per ogni colonna stimabile
Esempio
Il reparto marketing dell'azienda Adventure Works Cycles desidera identificare le caratteristiche dei clienti precedenti che potrebbero indicare se è probabile che tali clienti acquisteranno un prodotto in futuro. Nel database AdventureWorks2008R2 vengono archiviate informazioni demografiche che descrivono i clienti precedenti. Grazie all'analisi di tali informazioni tramite l'algoritmo Microsoft Decision Trees, il reparto marketing può creare un modello che consente di stimare se un cliente specifico acquisterà prodotti, in base agli stati delle colonne conosciute su tale cliente, ad esempio quelle relative a informazioni demografiche o alle tendenze di acquisto passate.
Funzionamento dell'algoritmo
L'algoritmo Microsoft Decision Trees genera un modello di data mining creando una serie di divisioni nell'albero. Queste divisioni sono rappresentate come nodi. L'algoritmo aggiunge un nodo al modello ogni volta che rileva una colonna di input correlata in modo significativo alla colonna stimabile. Il modo in cui l'algoritmo determina una divisione varia a seconda che venga stimata una colonna continua o discreta.
L'algoritmo Microsoft Decision Trees utilizza la funzionalità di selezione degli attributi come guida per la selezione degli attributi più utili. La funzionalità di selezione degli attributi è utilizzata da tutti gli algoritmi di data mining di Analysis Services per migliorare le prestazioni e la qualità dell'analisi. La funzionalità di selezione degli attributi è importante per impedire agli attributi poco importanti di utilizzare il processore. Se si utilizza un numero eccessivo di input o di attributi stimabili quando si progetta un modello di data mining, l'elaborazione del modello può richiedere molto tempo oppure la memoria potrebbe risultare insufficiente. I metodi utilizzati per determinare se dividere l'albero includono le metriche standard del settore per entropia e le reti Bayes. Per ulteriori informazioni sui metodi utilizzati per selezionare, assegnare un punteggio e classificare gli attributi, vedere Caratteristica di selezione degli attributi nel data mining.
Un problema comune nei modelli di data mining è l'eccessiva sensibilità del modello alle piccole differenze nei dati di training. In tal caso, il modello viene denominato eccessivamente adattato o con training eccessivo. Non è possibile generalizzare un modello overfitted agli altri set di dati. Per evitare l'overfitting di un particolare set di dati, nell'algoritmo Microsoft Decision Trees vengono utilizzate tecniche per il controllo della crescita dell'albero. Per una spiegazione più dettagliata del funzionamento dell'algoritmo Microsoft Decision Trees, vedere Riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Decision Trees.
Stima di colonne discrete
Per illustrare il modo in cui l'algoritmo Microsoft Decision Trees crea un albero per una colonna stimabile discreta, è possibile utilizzare un istogramma. Nel diagramma seguente viene illustrato un istogramma che traccia la colonna stimabile Bike Buyers in base alla colonna di input Age. L'istogramma mostra che l'età consente di determinare se una persona acquisterà o meno una bicicletta.
.gif "Istogramma dall'algoritmo Microsoft Decision Trees")
In base alla correlazione illustrata nel diagramma, l'algoritmo Microsoft Decision Trees crea un nuovo nodo nel modello.
.gif "Nodo dell'albero delle decisioni")
Quando l'algoritmo aggiunge nuovi nodi a un modello, viene formata una struttura ad albero. Il nodo superiore dell'albero descrive la suddivisione della colonna stimabile per la popolazione complessiva di clienti. Mano a mano che il modello continua a espandersi, l'algoritmo considera tutte le colonne.
Stima di colonne continue
Quando l'algoritmo Microsoft Decision Trees crea un albero basato su una colonna stimabile continua, ogni nodo contiene una formula di regressione. Nella formula di regressione viene eseguita una divisione in corrispondenza di un punto di non linearità. Si consideri ad esempio il diagramma seguente.
.gif "Più rette di regressione che indicano la non linearità")
Il diagramma contiene i dati che è possibile modellare utilizzando una linea singola o due linee collegate. Una linea singola non consente tuttavia una rappresentazione ottimale dei dati. Se invece si utilizzano due linee, il modello consentirà di ottenere una migliore approssimazione. Il punto di unione delle due linee è il punto di non linearità, ovvero il punto di divisione di un nodo in un modello di albero decisionale. Ad esempio, il nodo che corrisponde al punto di non linearità nel grafico precedente potrebbe essere rappresentato dal diagramma seguente. Le due equazioni rappresentano le equazioni di regressione per le due linee.
.gif "Equazione che rappresenta un punto di non linearità")
Dati richiesti per i modelli di albero delle decisioni
Quando si preparano i dati da utilizzare in un modello di albero delle decisioni, verificare che siano chiari i requisiti per l'algoritmo specifico, tra cui la quantità di dati necessari e la modalità di utilizzo dei dati.
I requisiti per un modello di albero delle decisioni sono i seguenti:
Una singola colonna key Ogni modello deve contenere una colonna numerica o di testo che identifica in modo univoco ogni record. Le chiavi composte non sono consentite.
Una colonna stimabile Richiede almeno una colonna stimabile. È possibile includere più attributi stimabili in un modello e tali attributi possono essere di tipi diversi, numerici o discreti. Tuttavia, aumentando il numero di attributi stimabili può aumentare il tempo di elaborazione.
Colonne di input Richiede colonne di input, che possono essere discrete o continue. L'aumento del numero di attributi di input influisce sul tempo di elaborazione.
Per informazioni più dettagliate sui tipi di contenuto e i tipi di dati supportati per i modelli di albero delle decisioni, vedere la sezione Requisiti di Riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Decision Trees.
Visualizzazione di un modello di albero delle decisioni
Per esplorare il modello, è possibile utilizzare il Visualizzatore Microsoft Decision Trees. Se il modello genera più alberi, è possibile selezionare un albero per visualizzare dettagli sulla classificazione dei case per ciascun attributo stimabile. È inoltre possibile visualizzare l'interazione degli alberi utilizzando il Visualizzatore rete di dipendenze. Per ulteriori informazioni, vedere Visualizzazione di un modello di data mining con il Visualizzatore Microsoft Decision Trees.
Per ulteriori dettagli sui nodi o sui rami dell'albero, è possibile esplorare il modello in Microsoft Generic Content Tree Viewer. Il contenuto memorizzato per il modello include la distribuzione per tutti i valori in ogni nodo, le probabilità di ogni livello dell'albero e le formule di regressione degli attributi continui. Per ulteriori informazioni, vedere Contenuto dei modelli di data mining per i modelli di albero delle decisioni (Analysis Services - Data mining).
Creazione di stime
In seguito all'elaborazione del modello, i risultati vengono archiviati come un set di modelli e statistiche che è possibile utilizzare per esplorare le relazioni o per eseguire stime.
Per gli esempi di query da utilizzare con un modello di albero delle decisioni, vedere Esecuzione di query su un modello Decision Trees (Analysis Services - Data mining).
Per informazioni generali sulla creazione di query in base ai modelli di data mining, vedere Esecuzione di query sui modelli di data mining (Analysis Services - Data mining).
Osservazioni
Supporta l'utilizzo del linguaggio PMML (Predictive Model Markup Language) per la creazione di modelli di data mining.
Supporta il drill-through.
Supporta l'utilizzo di modelli di data mining OLAP e la creazione di dimensioni di data mining.
Vedere anche