ما هي خوارزمية شجرة القرار؟ دليل شامل لفهم آلية عملها وتطبيقاتها

هل تساءلت يومًا كيف يمكن للحاسوب اتخاذ قرار دقيق، كما يفعل الإنسان استنادًا إلى مجموعة من الخيارات؟

تخيل أنك تختار وجهة سياحية، حيث تقرر بناءً على عدة عوامل مثل التكلفة، الطقس، أو المسافة. في الذكاء الاصطناعي، هناك خوارزمية تحاكي هذا النوع من التفكير التدريجي تُعرف بـ”خوارزمية شجرة القرار”.

هذه الخوارزمية ليست مجرد أداة تقنية فقط لكنها تمثيل بصري لعملية اتخاذ القرار، حيث تتيح تقسيم الخيارات خطوة بخطوة للوصول إلى النتيجة المثلى. تمامًا كما يسأل الإنسان نفسه “ماذا لو؟”.

كيف تعمل خوارزمية شجرة القرار؟

تعتمد خوارزمية شجرة القرار (Decision Tree) على بناء نموذج تنبؤي يقوم بتقسيم البيانات بناءً على سمات محددة وفق خطوات متتابعة، حيث يمكن شرح عملية بناء شجرة القرار بالشكل التالي:

1. تحديد السمة الأفضل للتقسيم: تبدأ شجرة القرار من العقدة الجذرية، التي تحتوي على جميع البيانات المراد تصنيفها لاختيار السمة الأكثر أهمية في تقسيم البيانات، وتستخدم الخوارزمية عدة مقاييس، من أبرزها مكسب المعلومات (Information Gain) ومؤشر جيني (Gini Index)، حيث يُقاس كل سمة على حدة لتحديد مدى نقائها أو قدرتها على تقليل التشتت داخل مجموعات البيانات الناتجة.
   
   
2. تقسيم البيانات: بعد تحديد السمة ذات المكسب المعلوماتي الأعلى، تُقسم البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على قيم هذه السمة. وينتج هذا التقسيم فروعًا جديدة، حيث يمثل كل فرع أحد خيارات السمة المختارة، وكل فرع يصبح بدوره عقدة داخلية تقوم بتكرار العملية نفسها.
   
   
3. استمرار التقسيم في العقد الفرعية: تكرر الخوارزمية عملية التقسيم في كل عقدة جديدة، بحيث يتم اختيار أفضل سمة من البيانات المتبقية داخل العقدة واستخدامها كشرط تقسيم جديد. ويستمر هذا التكرار حتى الوصول إلى عقد نهائية تسمى الأوراق، وهي العقد التي لا تحتوي على مزيد من السمات القابلة للتقسيم أو التي تصل إلى مستوى من النقاء التام.
   
   
4. الوصول إلى الأوراق: تمثل الأوراق في خوارزمية شجرة القرار النتائج النهائية، والتي تعبر عن التصنيفات أو التوقعات. على سبيل المثال، في حالة استخدام شجرة القرار لتصنيف مرض ما، يمكن أن تكون الأوراق هي تصنيفات “إصابة” أو “غير مصاب”.
   
   
5. تطبيق التقنيات التكميلية: لضمان فعالية النموذج ومنع التعقيد المفرط، يمكن استخدام آليات إضافية مثل التقليم (Pruning) بعد بناء الشجرة. يعمل التقليم على إزالة العقد أو الفروع غير الضرورية التي قد تؤدي إلى الإفراط في التكيف (Overfitting) مع بيانات التدريب، مما يحسن من أداء النموذج عند اختبار بيانات جديدة.

خوارزمية شجرة القرار بهذا النهج تتيح اتخاذ قرارات منظمة وعملية عبر تحليل البيانات وتقسيمها بشكل تدريجي ومدروس، مما يسهم في دقة التنبؤات وتحقيق نتائج موثوقة في مجالات متعددة.

قد يعجبك أيضا: كيف تكتب أفضل الأوامر ل ChatGPT: دليلك الشامل في 2025

لماذا تعد مفضلة وسهلة الفهم؟

تتميز خوارزمية شجرة القرار بالبساطة البصرية التي تسهل على المستخدمين، بمن فيهم غير المتخصصين، فهم آلية عملها بشكل مباشر، حيث تتخذ الشجرة شكل مخطط منطقي يشبه إلى حد كبير طريقة تفكير الإنسان في اتخاذ القرارات، وهو ما يجعل تفسير نتائجها سهلاً، حيث يمكن للمستخدم تتبع الخطوات المنطقية التي اتخذتها الشجرة وصولاً إلى التصنيف النهائي.

كما تتيح خوارزمية شجرة القرار التعامل مع البيانات النوعية والكمية بسهولة دون الحاجة إلى إجراء تحويلات معقدة، ما يجعلها قابلة للتطبيق على مجموعة متنوعة من البيانات. فيمكن مثلا أن تحتوي العقد على شروط تعتمد على البيانات النصية، مثل تصنيفات العملاء أو تفضيلاتهم، مما يعزز من مرونة الخوارزمية وتوافقها مع متطلبات الأعمال المختلفة​.

تحديات التفرع المفرط وآلية التغلب عليها

لكن بالرغم من ميزاتها، تواجه خوارزمية شجرة القرار تحديات تتعلق بـ التفرع المفرط (Overfitting)، وهو حالة يتم فيها بناء الشجرة بحيث تتناسب تمامًا مع بيانات التدريب، ما قد يؤدي إلى أداء ضعيف عند اختبارها على بيانات جديدة.

ويحدث هذا عادة عندما تكون الشجرة معقدة وتحتوي على عدد كبير من الفروع التي تتناسب مع تفاصيل معينة في بيانات التدريب، لكن ليس لها فائدة عند التعامل مع بيانات جديدة​.

ولتجنب هذا يُستخدم التقليم (Pruning)، ويتم فيه التخلص من الفروع غير الضرورية أو تلك التي تضيف تعقيداً دون قيمة تفسيرية أو تنبؤية كبيرة.

ويمكن للتقليم أن يكون إما تقليمًا مسبقًا (Pre-Pruning)، حيث تتوقف عملية بناء الشجرة عند تحقيق مستوى معين من الدقة، أو تقليمًا لاحقًا (Post-Pruning) حيث يتم إزالة الفروع بعد بناء الشجرة بالكامل، وهذا يتيح للشجرة الاحتفاظ بالقدرة على التعميم وتقليل مخاطر التكيف المفرط مع بيانات التدريب​

تطبيقاتها

تُعتبر خوارزمية شجرة القرار أكثر من مجرد خوارزمية تصنيف، بل هي أداة تحليل متعمق واتخاذ قرارات دقيقة مبنية على البيانات، مما يمنحها مرونة فائقة في عدة مجالات علمية وعملية، حيث تجعلها قدرتها على التعامل مع البيانات النوعية والكمية أداة مثالية لمعالجة التحديات المتنوعة وخلق حلول مخصصة. وهذه بعض تطبيقاتها في بعض المجالات الحيوية:

الطب: تستخدم خوارزمية شجرة القرار في التنبؤ بالأمراض من خلال تحليل أعراض المرضى ومؤشراتهم الصحية، وذلك عبر إنشاء شجرة تحدد العوامل الصحية المهمة، مثل الأعراض وتاريخ المريض الطبي، حيث تقدم تنبؤات مدروسة لحالات مرضية معينة مثل السكري أو أمراض القلب.

كما تُستخدم لتحليل نتائج الاختبارات الطبية وتحديد العلاجات المناسبة، ما يسهم في تحسين دقة التشخيص الطبي وتقليل الأخطاء.

التمويل: تلعب الشجرة دورًا أساسيًا في تقييم طلبات القروض من خلال تحليل عوامل مثل سجل المدفوعات والالتزامات المالية للعميل ومستوى الدخل، ويساعد هذا التحليل في تحديد مستوى المخاطر المحتمل، ما يسهم في تحسين عملية اتخاذ القرار لدى البنوك بشأن منح القروض.

كما تستخدم أيضًا في مجال إدارة المحافظ المالية، حيث توفر توقعات حول الاستثمارات بناءً على تحليل أنماط السوق والمؤشرات الاقتصادية​.

التسويق: تُمكّن خوارزمية شجرة القرار فرق التسويق من فهم أنماط سلوك العملاء عبر تقسيمهم إلى فئات بناءً على تفضيلات الشراء، والديموغرافيات، أو السلوكيات الشرائية.

وتساعد هذه التحليلات الشركات على تخصيص حملات تسويقية موجهة بشكل أكثر فعالية، مما يعزز من فرص استهداف العملاء المحتملين بمنتجات أو عروض تناسب احتياجاتهم الخاصة، وبالتالي رفع معدلات التحويل والاحتفاظ بالعملاء​.

التعليم: يُعتبر تحليل أداء الطلاب وتوقع نجاحهم أحد التطبيقات الهامة لخوارزمية شجرة القرار في قطاع التعليم. فمن خلال جمع بيانات مثل مستويات الحضور، والدرجات السابقة، وتفاعل الطلاب، يمكن للخوارزمية التنبؤ بأداء الطلاب المحتمل وتحديد الطلاب الذين قد يحتاجون إلى دعم إضافي.

ويساهم هذا في وضع استراتيجيات تعليمية مخصصة لكل طالب، مما يعزز من كفاءة العملية التعليمية ويساعد على تحسين النتائج الأكاديمية بشكل عام​.

خيار موثوق

في النهاية، تمثل خوارزمية شجرة القرار إحدى الأدوات الأساسية في الذكاء الاصطناعي والتحليل البياني، حيث تجمع بين البساطة في الفهم والقدرة على التعامل مع بيانات معقدة بشكل يجعلها خيارًا موثوقًا وفعالاً.

وتتيح بفضل قدرتها على محاكاة عملية التفكير المنطقي دعما لصناع القرار في شتى المجالات لاتخاذ خطوات مستنيرة مبنية على بيانات واقعية. وهو ما يجعلها عنصراً أساسياً في تعزيز كفاءة الأعمال وتحقيق نتائج عملية وموثوقة، ويؤكد على مكانتها المتزايدة كأداة ضرورية في العالم الرقمي.

الأسئلة الشائعة حول خوارزمية شجرة القرار 

1. ما هي خوارزمية شجرة القرار؟

هي تقنية في التعلم الآلي تُستخدم لتصنيف البيانات أو التنبؤ بالقيم العددية من خلال تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على شروط معينة. تمثل كل عقدة في الشجرة قرارًا أو اختبارًا على ميزة معينة، بينما تمثل الفروع نتائج القرارات.

2. ما الفرق بين العقد الجذرية والعقد الداخلية؟

• العقدة الجذرية هي النقطة الأولى في الشجرة التي تحتوي على جميع البيانات وتُستخدم لتحديد الميزة الأكثر أهمية لتقسيم البيانات.
• العقد الداخلية هي عقد تمثل شروطًا أو اختبارات تُستخدم لتقسيم البيانات في الخطوات التالية بعد العقدة الجذرية.

3. ما هو معيار التشتت (Gini Impurity) في شجرة القرار؟

معيار التشتت هو مقياس يُستخدم لتقييم جودة الانقسام في شجرة القرار. ويقيس مدى نقاء المجموعات الناتجة عن كل انقسام، حيث يكون التشتت منخفضًا إذا كانت جميع العناصر في المجموعة تنتمي إلى نفس الفئة.

4. ما هو التقليم (Pruning)؟

التقليم هو عملية تقليص حجم الشجرة عن طريق إزالة الفروع غير الضرورية التي لا تضيف قيمة تنبؤية كبيرة. ويكون الهدف هو تقليل الإفراط في التكيف وتحسين التعميم على البيانات الجديدة.

5. ما الفرق بين خوارزمية شجرة القرار والغابة العشوائية؟

الغابة العشوائية (Random Forest) هي تحسين لشجرة القرار، حيث تعتمد على إنشاء مجموعة من الأشجار (غابة) وتجميع نتائجها لتحسين الدقة وتجنب الإفراط في التكيف.

المصادر المعتمدة

1. دراسة استقصائية لأشجار القرار: المفاهيم والخوارزميات والتطبيقات | مجلات ومجلات IEEE | ​​IEEE Xplore
   
   

2. نظرة عامة على استخدام خوارزميات شجرة القرار في التعلم الآلي | منشور مؤتمر IEEE | ​​IEEE Xplore

3. شرح عام لخوارزمية شجرة القرار – نحو التعلم الآلي