DecisionCalcs
DecisionCalcsالمؤلف: IPWAI · الترخيص: CC BY-SA 3.0 · المصدر: ويكيميديا كومنز

تمهيد

في علم الذكاء الصناعي تُعَدُّ شجرة القرار خوارزمية تعلم مُوجَّهة ذات بنية شجرية تُستَخدم في مهام التصنيف والانحدار، وتتميز بسهولتها في الفهم والتطبيق لأنها تحاكي طريقة اتخاذ القرار لدى البشر.11شجرة القرارmittrarabia.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تتكوّن الشجرة من عدة مكوّنات أساسية تُرتّب في هيكل هرمي يبدأ من عقدة الجذر وينتهي بالعقد الورقية التي تمثل النتائج النهائية.22ما هي شجرة القرار؟ | IBMibm.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تُعرَف هذه المكوّنات كما يلي:

تنقسم شجرة القرار إلى نوعين رئيسيين بحسب طبيعة المتغيّر المستهدف: شجرة التصنيف التي تُعالج المتغيّرات الفئوية، وشجرة الانحدار التي تُعالج المتغيّرات العددية.11شجرة القرارmittrarabia.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد هذان النوعان يُستَخدَمان على نطاق واسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واتخاذ القرارات المستندة إلى نماذج إحصائية واضحة.

التعريف

شجرة قرار بسيطة توضح العناصر الرئيسية: المربعات، والدوائر، والمثلثات (القرارات، والفرص، والعقد النهائية).
شجرة قرار بسيطة توضح العناصر الرئيسية: المربعات، والدوائر، والمثلثات (القرارات، والفرص، والعقد النهائية).المؤلف: Polyextremophile (talk) · الترخيص: Public domain · المصدر: ويكيميديا كومنز
يوضح هذا العمل نموذج تعلم ماشينlearning شائعاً يُعرف بشجرة القرار، التي تعمل على تقسيم البيانات إلى شرائح أصغر فأصغر.
يوضح هذا العمل نموذج تعلم ماشينlearning شائعاً يُعرف بشجرة القرار، التي تعمل على تقسيم البيانات إلى شرائح أصغر فأصغر.المؤلف: Rens Dimmendaal & Johann Siemens · الترخيص: CC BY 4.0 · المصدر: ويكيميديا كومنز

تُعرَّف شجرة القرار (Decision Tree) بأنها بنية هرمية تشبه المخطط الانسيابي تُستَخدم لتصنيف البيانات أو التنبؤ بالقيم عبر سلسلة من الأسئلة المتتابعة التي تُقسم السجلات إلى فئات محددة.22ما هي شجرة القرار؟ | IBMibm.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تبدأ العملية من العقدة الجذرية (Root Node) التي تُعد نقطة الانطلاق لتقسيم المجتمع وفقًا لخصائصه المتنوعة.44شجرة القرار Decision Treeae.linkedin.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تعتمد الخوارزمية على استراتيجية «البحث الجشع» لتحديد أفضل نقاط الانقسام، وتستمر عملية التقسيم بصورة متكررة من أعلى الشجرة إلى أسفلها حتى تُصنَّف معظم السجلات تحت تسميات الفئات المستهدفة.22ما هي شجرة القرار؟ | IBMibm.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تُصنَّف شجرة القرار ضمن خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف، حيث تُستَخدم بيانات مُعلَّمة لتدريب النموذج على اتخاذ قرارات دقيقة.55خوارزمية شجرة القرار - الدكتور طلال ناظم الزهيريdrtazzuhairi.blogspot.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تُستَخدم هذه التقنية في كل من مهام التصنيف والتنبؤ، إذ تُقسم العناصر إلى فئات مختلفة بناءً على مجموعة من المتغيرات المحددة.66خوارزمية شجرة القرار Decision Treesciences24.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد وتنتشر تطبيقاتها في مجالات متعددة، منها التمويل، والرعاية الصحية، والتسويق، وعلوم الحاسوب، حيث تُظهر فاعلية خاصة في دعم عمليات اتخاذ القرار.77Decision Tree - Classification | شجرة القراراتyoutube.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد

كيف تُبنى الشجرة

تُنشئ خوارزمية شجرة القرار نموذجًا شبيهًا بشجرة للقرارات ونتائجها المحتملة، حيث يُعد الجذر هو العقدة الأولى ويُوضع في أعلى التمثيل البصري للشجرة.88أشجار القرارae.linkedin.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد99أشجار القرارات | Machine Learning | Google for Developersdevelopers.google.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تتألف الشجرة من عقد داخلية تمثل اختبارات على قيم السمات، وتُستكمل بأوراق تحمل توقّعات إما تصنيفية أو رقمية بحسب طبيعة المهمة.88أشجار القرارae.linkedin.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد99أشجار القرارات | Machine Learning | Google for Developersdevelopers.google.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد عند استنتاج نتيجة جديدة، يُوجه المثال من الجذر إلى إحدى الأوراق عبر مسار يمر بعدة شروط، وتُعطى قيمة الورقة التي يُصل إليها كإخراج نهائي للنموذج.99أشجار القرارات | Machine Learning | Google for Developersdevelopers.google.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد يُنظر إلى كل سؤال أو اختبار في العقد غير الورقية كحالة تُحدد كيفية تقسيم البيانات، بينما تُعطي كل ورقة توقعًا نهائيًا للمتغيّر المستهدف.99أشجار القرارات | Machine Learning | Google for Developersdevelopers.google.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد

مقاييس الانقسام

تُعَدُّ مقاييس الانقسام (Split Measures) من العناصر الجوهرية التي تحدد جودة شجرة القرار، إذ تُستَخدم لتقييم مدى نقاء المجموعات التي تُنتج عن كل قسمة في العقدة. يُستند اختيار القسمة المثلى إلى عملية بحث جشع (Greedy Search) تُحدِّد المتغيّر التنبؤي ونقطة القطع التي تُعطي أعلى درجة من التجانس (Purity) للبيانات المقسَّمة.1010كيفية رسم شجرة القرار في R (مع مثال) | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد من بين المقاييس المتداولة في أشجار التصنيف يبرز مؤشر جيني (Gini Impurity) الذي يُقَيِّم عدم النقاء، ومقياس كسب المعلومات القائم على الإنتروبيا (Entropy / Information Gain) الذي يَقيِّم اختلاط الفئات داخل العقدة المنقسَّمة.1010كيفية رسم شجرة القرار في R (مع مثال) | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد1111Decision Trees – mopika.aimopica.wordpress.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد يُعرَّف كسب المعلومات (Information Gain) بأنه مقدار التغيّر في الإنتروبيا عند تقسيم العينة إلى مجموعات فرعية أصغر، أي مقياس لتناقص قيمة الإنتروبيا نتيجة الانقسام.1111Decision Trees – mopika.aimopica.wordpress.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد بالإضافة إلى ذلك، يُستَخدم معيار التشتت (Scatter Criterion) كمقياس عام لتقييم جودة الانقسام عبر قياس نقاء المجموعات الناتجة؛ فكلما كان التشتت منخفضًا، زاد نقاء المجموعات.1212شجرة القرار: دليلك العملي لفهم أقوى خوارزميات الذكاء الاصطناعيaidalil.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تُعَدُّ هذه المقاييس معًا أدوات أساسية لتوجيه عملية بناء شجرة القرار نحو أقصى قدر من الدقة والفعالية في التصنيف أو التنبؤ.77Decision Tree - Classification | شجرة القراراتyoutube.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد

الغابة العشوائية

تُعد الغابة العشوائية (Random Forest) بنية متقدمة من التعلم التجميعي (Ensemble Learning)، وتصنف تحديدًا ضمن طرائق التجميع الذاتي مع الاستبدال (Bagging).1313شجرة القرار مقابل الغابات العشوائية: ما هو الفرق؟ | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تتألف هذه الغابة من عدد كبير من أشجار القرار، حيث يتم توليد أشجار فردية عديدة وتدريبها على مجموعات فرعية متميزة من البيانات والسمات التي تُستخلص عشوائيًا، وذلك بالاعتماد على عينات bootstrap ومجموعات فرعية عشوائية من الميزات.1414خوارزمية التصنيف Classification Algorithmmittrarabia.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد1313شجرة القرار مقابل الغابات العشوائية: ما هو الفرق؟ | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد1515أشجار القرار: آلية التقسيم والتنبؤ | Ultralyticsultralytics.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد وتختلف طريقة دمج مخرجات هذه الأشجار وفقًا لنوع المسألة:

تستند الفلسفة الحسابية لهذا النموذج إلى نظرية كوندورسيه لهيئة المحلفين وقانون الأعداد الكبيرة؛ إذ يؤدي دمج نماذج إحصائية غير مرتبطة (De-correlated) -تتجاوز دقتها التخمين العشوائي بقليل- إلى بناء نموذج كلي يتسم بالاستقرار والدقة الفائقة.1313شجرة القرار مقابل الغابات العشوائية: ما هو الفرق؟ | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد وبخلاف شجرة القرار التي قد تعاني من التقلب الشديد لسعيها نحو مسار تقسيمي أمثل محليًا، تعتمد الغابة العشوائية على حقن العشوائية المنضبطة والتنويع الهيكلي الإحصائي في اختيار الميزات والعينات.1313شجرة القرار مقابل الغابات العشوائية: ما هو الفرق؟ | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد وهذا يحول المصنفات الفردية غير المستقرة إلى نظام استدلالي تجميعي يتمتع بمتانة عالية وقدرة كبيرة على التعميم، وهو ما يمثل تضحية بسهولة قراءة الشجرة الواحدة في سبيل الحصول على ثبات ودقة أعلى.1313شجرة القرار مقابل الغابات العشوائية: ما هو الفرق؟ | عرب سايكلوجيarabpsychology.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد1515أشجار القرار: آلية التقسيم والتنبؤ | Ultralyticsultralytics.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد

المزايا والعيوب

تُظهر شجرة القرار (Decision Tree) مزيجًا من الخصائص التي تجعلها مناسبة للعديد من مهام التصنيف والانحدار، إلى جانب بعض القيود التي قد تؤثر على أدائها في بيئات البيانات المتقلبة.77Decision Tree - Classification | شجرة القراراتyoutube.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد تُستند عملية بناء الشجرة إلى معيار يُقَيِّم جودة الانقسام عبر قياس التشتت، حيث يُفضَّل الانقسام الذي ينتج مجموعات نقية ذات تشتت منخفض.1212شجرة القرار: دليلك العملي لفهم أقوى خوارزميات الذكاء الاصطناعيaidalil.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد يُستَخدم كسب المعلومات (Information Gain) لتحديد مدى انخفاض الإنتروبي بعد كل تقسيم، ما يوفِّر مقياسًا واضحًا لاختيار العقد الأكثر فاعلية في الفصل.1111Decision Trees – mopika.aimopica.wordpress.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد

أمثلة على شجرة القرار

تُستَخدم شجرة القرار (Decision Tree) في تطبيقاتٍ متعددة لتوضيح عملية اتخاذ القرار وتوليد تنبؤاتٍ قابلة للفهم. من بين الأمثلة العملية التي تُظهر مرونة هذا النموذج:

تُظهر هذه الأمثلة كيف يمكن لشجرة القرار أن تُستَخدم كأداة معيارية في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) وتكوّن أساسًا لتقنيات أكثر تعقيدًا مثل الغابات العشوائية وتعزيز التدرج، التي لا تزال تتفوق على التعلم العميق في مجموعات البيانات الجدولية المتوسطة الحجم.1515أشجار القرار: آلية التقسيم والتنبؤ | Ultralyticsultralytics.comاذهب إلى المرجع ↓يُفتح في تبويب جديد

أنظر أيضاً

المصادر

  1. شجرة القرار. ↩ ↩ ↩ ↩

  2. ما هي شجرة القرار؟ | IBM. ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩

  3. شرح معنى " شجرة القرار " ( DECISION TREE ). ↩

  4. شجرة القرار Decision Tree. ↩

  5. خوارزمية شجرة القرار - الدكتور طلال ناظم الزهيري. ↩

  6. خوارزمية شجرة القرار Decision Tree. ↩

  7. Decision Tree - Classification | شجرة القرارات. ↩ ↩ ↩ ↩ ↩

  8. أشجار القرار. ↩ ↩ ↩

  9. أشجار القرارات | Machine Learning | Google for Developers. ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩

  10. كيفية رسم شجرة القرار في R (مع مثال) | عرب سايكلوجي. ↩ ↩

  11. Decision Trees – mopika.ai. ↩ ↩ ↩ ↩ ↩

  12. شجرة القرار: دليلك العملي لفهم أقوى خوارزميات الذكاء الاصطناعي. ↩ ↩ ↩ ↩

  13. شجرة القرار مقابل الغابات العشوائية: ما هو الفرق؟ | عرب سايكلوجي. ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩ ↩

  14. خوارزمية التصنيف Classification Algorithm. ↩

  15. أشجار القرار: آلية التقسيم والتنبؤ | Ultralytics. ↩ ↩ ↩ ↩

  16. مصنف شجرة القرار للتنبؤ بأنواع زهرة القزحية. ↩