چکيده
درخت تصميم يكي از پركاربردترين تكنيك‌هاي يادگيري ماشين به شمار مي‌رود كه به دليل سادگي و كارايي بالا، به‌رغم چالش‌هايي مانند وجود داده‌هاي نويزي يا مقادير گمشده، به‌طور گسترده در مسائل مرتبط با يادگيري ماشين مورد استفاده قرار مي‌گيرد. در اين پژوهش، ابتدا با ساختار درخت تصميم آشنا مي‌شويم و سپس انواع الگوريتم‌هاي رايج آن، از جمله ID3، C4.5 و CART، معرفي و بررسي مي‌شوند. همچنين معيارهاي مختلف انتخاب ويژگي در گره‌ها، مانند شاخص جيني، نفع اطلاعات و نسبت بهره، توضيح داده خواهند شد. در ادامه، روش‌هاي جلوگيري از بيش‌برازش (Overfitting) و تكنيك‌هاي هرس كردن درخت‌ها مورد بحث قرار مي‌گيرد. پس از درك اصول درخت تصميم، چند نمونه از كاربردهاي آن در حوزه حمل‌ونقل ارائه خواهد شد. در تحقيقات پيشين، بيشترين استفاده از درخت تصميم در زمينه ايمني بوده است؛ به‌عنوان‌مثال، شناسايي علل حوادث رانندگي يا تعيين نقاط حادثه‌خيز. علاوه بر اين، كاربردهاي ديگري از درخت تصميم شامل شناسايي عوامل تأخير در پروژه‌ها، تعيين مؤلفه‌هاي مؤثر بر كيفيت حمل‌ونقل عمومي، شناسايي عوامل اثرگذار بر انتخاب شيوه حمل‌ونقل كالا، پيش‌بيني زمان سفر و تخمين حجم ترافيك در كوتاه‌مدت مي‌باشد.
