L’algoritmo IDE3 nel Machine Learning con Python

L’algoritmo IDE3

L’algoritmo IDE3 (Iterative Dichotomiser 3) è un predecessore dell’algoritmo C4.5 e rappresenta uno dei primi algoritmi per la costruzione di alberi di decisione. Anche se C4.5 e i suoi successori sono diventati più popolari, IDE3 è comunque interessante perché ha contribuito a gettare le basi per gli alberi di decisione e per l’apprendimento automatico. Di seguito, spiegherò il funzionamento di IDE3 e come usarlo in Python.

Funzionamento dell’Algoritmo IDE3:

IDE3 è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per la costruzione di alberi di decisione. Ecco come funziona:

1. Selezione della Variabile Predittiva: L’algoritmo IDE3 inizia selezionando la variabile predittiva (caratteristica) che fornisce la migliore suddivisione dei dati di addestramento in base alla variabile target (classe). La selezione della variabile è basata sulla misura dell’entropia o su altri criteri di impurità.
2. Divisione dei Dati: Una volta selezionata la variabile predittiva, IDE3 suddivide i dati di addestramento in base ai valori della variabile predittiva. Vengono creati rami dell’albero per ciascun valore unico della variabile.
3. Ricorsione: Il processo di selezione della variabile predittiva e divisione dei dati viene ripetuto ricorsivamente per ciascun ramo appena creato. L’algoritmo continua a costruire l’albero fino a quando viene soddisfatto un criterio di arresto, come una profondità massima raggiunta o una purezza sufficiente dei nodi foglia.
4. Creazione di Nodi Foglia: Quando viene raggiunto un nodo in cui tutti gli esempi appartengono alla stessa classe (per problemi di classificazione) o la variazione del valore target è al di sotto di una certa soglia (per problemi di regressione), viene creato un nodo foglia che rappresenta la previsione.

Utilizzo di IDE3 in Python:

Mentre scikit-learn non offre un’implementazione diretta di IDE3, puoi utilizzare l’algoritmo DecisionTreeClassifier per creare alberi di decisione basati sull’entropia. Ecco un esempio di come farlo:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Carica il dataset Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Dividi il dataset in set di addestramento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crea un modello di albero di decisione basato su IDE3 (entropia)
ide3_classifier = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", random_state=42)

# Addestra il modello sui dati di addestramento
ide3_classifier.fit(X_train, y_train)

# Effettua previsioni sui dati di test
y_pred = ide3_classifier.predict(X_test)

# Calcola l'accuratezza del modello
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuratezza del modello:", accuracy)

In questo esempio, abbiamo utilizzato il criterio “entropy” (entropia) quando abbiamo creato il modello di albero di decisione per ottenere un comportamento simile a IDE3. Abbiamo poi addestrato il modello, effettuato previsioni e calcolato l’accuratezza.

Tieni presente che IDE3 è principalmente di interesse storico e didattico, poiché le implementazioni più moderne come C4.5, CART, Random Forest e Gradient Boosting Trees sono diventate più popolari e avanzate.

Un po’ di storia

L’algoritmo IDE3 (Iterative Dichotomiser 3) è uno dei primi algoritmi per la costruzione di alberi di decisione ed è stato sviluppato da Ross Quinlan nei primi anni ’80. È considerato un predecessore di C4.5, uno degli algoritmi di alberi di decisione più noti e influenti.

Ecco un breve riassunto della storia di IDE3:

1. Sviluppo Iniziale: IDE3 è stato sviluppato da Ross Quinlan durante i primi anni ’80 presso l’Università di Sydney in Australia. L’obiettivo di IDE3 era creare un algoritmo di apprendimento automatico che potesse costruire alberi di decisione per la classificazione dei dati.
2. Idea Chiave: L’idea chiave di IDE3 era quella di utilizzare il concetto di entropia, derivato dalla teoria dell’informazione di Claude Shannon, per misurare l’impurità di un set di dati. IDE3 cercava di selezionare la variabile predittiva che massimizzava la riduzione dell’entropia, cioè quella variabile che produceva la migliore suddivisione dei dati.
3. Entropia e Divisione Ricorsiva: IDE3 utilizzava l’entropia per calcolare il guadagno informativo ottenuto dalla suddivisione dei dati in base a una variabile predittiva. L’algoritmo procedeva quindi a creare nuovi rami nell’albero per ogni valore unico della variabile selezionata. Questo processo veniva eseguito in modo ricorsivo fino a quando veniva soddisfatto un criterio di arresto, ad esempio la purezza dei nodi foglia.
4. Contributo all’Apprendimento Automatico: IDE3 è stato uno degli algoritmi pionieristici nell’ambito dell’apprendimento automatico e ha gettato le basi per lo sviluppo di algoritmi successivi come C4.5. Ha dimostrato che era possibile costruire alberi di decisione in modo automatico basandosi su criteri matematici e statistici anziché su regole umane.
5. Evoluzione a C4.5: IDE3 è stato successivamente seguito da C4.5, che è stato sviluppato da Quinlan come un miglioramento significativo. C4.5 ha introdotto miglioramenti come la gestione di variabili continue e la selezione delle variabili basata su rapporti, migliorando la flessibilità e le prestazioni degli alberi di decisione.
6. Uso didattico: Sebbene IDE3 non sia più utilizzato in applicazioni del mondo reale, è ancora utilizzato a scopo didattico per insegnare i concetti di base degli alberi di decisione e dell’apprendimento automatico.

In sintesi, IDE3 è stato un passo importante nella storia dell’apprendimento automatico, dimostrando la fattibilità di costruire alberi di decisione automaticamente. Il suo successore, C4.5, ha ulteriormente sviluppato queste idee e ha avuto un impatto significativo sulla comunità dell’apprendimento automatico.