Cây quyết định

Cây quyết định là gì?

Cây quyết định (Decision Tree) là mô hình học máy có giám sát có cấu trúc dạng cây gồm: nút gốc (root), nút trong (internal nodes) và nút lá (leaves). Mỗi nút trong đại diện cho một phép kiểm tra trên thuộc tính dữ liệu, mỗi nhánh là kết quả kiểm tra, và nút lá biểu thị nhãn lớp hoặc giá trị dự đoán. Các thuật toán phổ biến gồm ID3, C4.5 (Quinlan) và CART (Breiman).

Đặc điểm chính

• Khả năng diễn giải cao: Có thể visualize và giải thích trực tiếp cho cơ quan quản lý.
• Tiêu chí phân chia: Gini impurity, Entropy/Information gain cho phân loại; MSE/MAE cho hồi quy.
• Linh hoạt dữ liệu: Xử lý đồng thời biến phân loại và liên tục, không cần chuẩn hóa.
• Dễ overfitting: Cây quá sâu học cả nhiễu; cần kỹ thuật pruning (cắt tỉa) hoặc giới hạn độ sâu max_depth.
• Bất ổn: Thay đổi nhỏ dữ liệu có thể tạo cây hoàn toàn khác.

Ví dụ trong ngân hàng Việt Nam

Ngân hàng TMCP Ngoại thương (Vietcombank) ứng dụng cây quyết định để phân nhóm khách hàng doanh nghiệp theo mức rủi ro tín dụng. Nút gốc kiểm tra: Doanh thu năm > 50 tỷ VNĐ? Nếu đúng, tiếp tục đánh giá Tỷ lệ nợ xấu; nếu sai, rẽ nhánh đánh giá giá trị tài sản đảm bảo. Theo Thông tư 39/2016/TT-NHNN về hoạt động cho vay và Quyết định 2345/QĐ-NHNN, cây quyết định giúp ngân hàng minh bạch hóa quy trình phê duyệt, truy vết được lý do từ chối/từ chối tín dụng - đáp ứng yêu cầu giải trình với Thanh tra NHNN và Ngân hàng Nhà nước.