یکی از مهم‌ترین عوامل در علم هوش مصنوعی و بسیاری از علوم دیگر که با محاسبات و ارائه راه کارها برای حل یک مشکل مشخص سروکار دارند، الگوریتم‌ها می‌باشند. الگوریتم به دنباله دقیق و منظم از دستورالعمل‌هایی گفته می‌شود که برای حل نوع خاصی از مسئله مورد استفاده قرار می‌گیرد. علوم کامپیوتری و ریاضیات جز علومی به حساب می‌آیند که از الگوریتم‌ها به صورت گسترده استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی، یکی از زیرشاخه‌های علوم کامپیوتری به شدت وابسته به الگوریتم‌ها و روش کار آنهاست، تا جایی که حل برخی از مسائل و رسیدن به برخی از نتایج بدون به کار گیری الگوریتم‌ها بسیار دشوار و یا به کلی غیرممکن است. در این مقاله قصد داریم با یکی دیگر از الگوریتم‌های مربوط به حوزه هوش مصنوعی آشنا شویم و روش کار آن را بررسی کنیم. الگوریتمی که قصد بررسی آن را داریم الگوریتم درخت تصمیم گیری یا Decision Tree نام دارد و یکی از الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد در حوزه یادگیری ماشین به حساب می‌آید. از این الگوریتم در حل مسائل مرتبط با طبقه بندی و رگرسیون به شدت استفاده می‌شود. در ادامه بیشتر با این الگوریتم، ساختار و روش کار آن آشنا خواهیم شد. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید. 

الگوریتم درخت تصمیم گیری یا Decision Tree:

الگوریتم درخت تصمیم گیری، ساختاری  فلوچارت مانند است که در یادگیری ماشینی و روش یادگیری با ناظر برای حل مسائل مرتبط با طبقه بندی و رگرسیون مورد استفاده قرار می‌گیرد. همان طور که از نام آن پیدا است، الگوریتم درخت تصمیم گیری یک ساختار درختی یا همان فلوچارت مانند است که با در نظر گرفت مجموعه داده پیش‌فرض و پاسخ‌های به دست آمده از پرسش‌ها سعی در پیش بینی نتیجه دارد. به بیان دیگر الگوریتم درخت تصمیم گیری یا Decision Tree را می‌توان یک مدل پیش بینی کننده در نظر گرفت. اجزای اصلی درخت تصمیم گیری دقیقاً همان اجزایی است که یک ساختار درختی دارد، یعنی ریشه، شاخه و برگ. منظور از ریشه همان گره آغازین درخت است که همه چیز از آنجا شروع می‌شود. شاخه‌ها، مرتبط کننده گره‌ها به یکدیگر هستند و به تعداد جواب‌های هر گره، شاخه وجود خواهد داشت. برگ‌ها هم بخشی از ساختار هستند که تقسیم‌های متوالی در آن پایان میابند. به طور کلی روش کار درخت تصمیم گیری به این شکل است که ابتدا با یک گره اصلی یا ریشه شروع به ساخت درخت می‌کنیم. این بخش تمام داده‌های آموزشی را در بر می‌گیرد. پس از ساخت ریشه نوبت به انتخاب ویژگی‌ها می‌رسد در این مرحله الگوریتم ویژگی ای را که می‌تواند به بهترین شکل داده‌ها را تقسیم کند را انتخاب می‌کند. داده‌ها در مرحله بعدی و بر اساس ویژگی‌های انتخاب شده به دو یا چند زیر گروه تقسیم می‌شود و گره‌های بعدی را تشکیل می‌دهد. این مراحل تا رسیدن به گره پایانی ادامه پیدا می‌کند و پس از رسیدن به گره پایانی می‌توان از این ساختار درختی برای پیش بینی برچسب داده‌های جدید استفاده کرد. 

مزایا و معایب الگوریتم Decision Tree:

در این بخش از مقاله و پس از آشنایی نسبی با الگوریتم درخت تصمیم گیری که یکی از پرکاربردترین الگوریتم ها پس از الگوریتم KNN است، نوبت به آن می‌رسد که با مزایا و معایب این الگوریتم آشنا شویم و بدانیم که در چه مواردی می‌توان از آن استفاده کرد. در زیر به برخی از مزایا و معایب این الگوریتم اشاره می‌کنیم:

مزایا:

سادگی تفسیر: درخت‌های تصمیم به دلیل ساختار ساده‌شان، یکی از ساده‌ترین الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین هستند. ساختار ساده این الگوریتم به متخصصین این حوزه کمک می‌کند تا فرایند تصمیم گیری را بهتر و ساده‌تر درک کنند 
امکان استفاده از داده‌های غیرخطی: درخت‌های تصمیم عملکرد بسیار خوبی در الگوهای غیرخطی در داده‌ها دارند و می‌توان از آن در تجزیه و تحلیل و پردازش داده‌ها غیر خطی هم استفاده کرد.
قابلیت کاربرد در داده‌های ناهمگن: درخت‌های تصمیم انعطاف پذیری قابل توجهی در برابر داده‌های ناهمگن و داده‌هایی با مقیاس‌ها و نوعیت‌های مختلف دارند و می‌تواند با انواع و حجم‌های مختلفی از داده‌ها کار کند.
امکان کاربرد در داده‌های کمبود: یکی دیگر از مزیت‌های درخت تصمیم گیری این است که می‌تواند با داده‌ها و ویژگی‌های کم هم الگوهای معتبری را استخراج کند و از داده‌های ناکافی بهره ببرد.

معایب:

نیاز  به بیش برازش: در برخی مواقع، درخت‌های تصمیم ممکن است به بیش پردازش نیاز داشته باشند. به این معنی که ممکن است در تصمیم‌گیری‌هایشان بر اساس داده‌های آموزشی بیش از حد به پیش پردازش آنها وابسته شوند و عملکرد خوبی را در داده‌های جدید نداشته باشند.
حساسیت به نویز: یکی دیگر از مواردی که در درخت تصمیم گیری باید به آن اشاره شود این است که درخت‌های تصمیم حساسیت زیادی نسبت به نویز و داده‌های پرت دارند، به‌طوری که حتی یک داده پرت کوچک می‌تواند به تغییرات قابل توجهی در ساختار درخت منجر شود.
تعیین معیار مناسب برای تقسیم: انتخاب معیار مناسب برای تقسیم داده‌ها یک چالش مهم در الگوریتم درخت تصمیم است. این انتخاب معیار می‌تواند بر مبنای معیارهایی مانند آنتروپی یا خطای جینی صورت گیرد که نیاز به دقت و دانش محیط دارد.

نتیجه گیری:
الگوریتم درخت تصمیم گیری یکی دیگر از مهم‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری با ناظر در یادگیری ماشین است که شرح آن گذشت. در این مقاله در مورد این موضوع که درخت تصمیم گیری چیست و چگونه کار می‌کند بحث کردیم و دیدیم که این الگوریتم از یک ساختار درختی برای آموزش از داده‌های آموزشی استفاده می‌کند و به روش پرسش و پاسخ قصد دارد تا به یک نتیجه مطلوب برسد. این الگوریتم در تمام مدل‌های یادگیری ماشین که از روش یادگیری با ناظر بهره می‌برند، می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. این الگوریتم به دلیل سادگی در تفسیر و امکان استفاده در انواع داده‌ها حجیم مورد توجه متخصصان این حوزه است، ولی از طرفی هم دیدیم که این الگوریتم به خاطر نیاز به پیش پردازش داده‌ها و حساسیت نسبت به نویز با چالش‌هایی روبه روست. با در نظر گرفتن تمام مزایا و معایب موجود برای این الگوریتم یادگیری ماشین، هنوز این الگوریتم محبوبیت خود را بیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارد و به صورت گسترده از آن استفاده می‌شود.