Видео: Как работи дървото на решенията в R?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Дървото на решенията е вид алгоритъм за контролирано обучение, който мога да се използва както в регресия, така и в класификация проблеми. То върши работа както за категорични, така и за непрекъснати входни и изходни променливи. Когато един под-възел се раздели на други под-възли, той е наречен а Решение възел.
По същия начин, как да приложите дърво на решенията в R?
- Стъпка 1: Импортирайте данните.
- Стъпка 2: Почистете набора от данни.
- Стъпка 3: Създайте набор за влак/тест.
- Стъпка 4: Изградете модела.
- Стъпка 5: Направете прогноза.
- Стъпка 6: Измерете производителността.
- Стъпка 7: Настройте хиперпараметрите.
Освен това, как работи дървото на решенията? Дърво на решенията изгражда класификация или регресионни модели под формата на a дърво структура. Той разбива набор от данни на все по-малки и по-малки подмножества, като в същото време е свързан дърво на решенията се развива постепенно. Крайният резултат е а дърво с решение възли и листни възли.
В тази връзка кой пакет се използва за създаване на дърво на решения за даден набор от данни в R?
Р има пакети които са използвани за създаване и визуализирайте дърветата на решенията . За нови комплект на предикторна променлива, ние използване този модел да стигнем до a решение за категорията (да/не, спам/не спам) на данни . В R пакет "партия" е използвани за създаване на дървета на решения.
Как работи Rpart в R?
В rpart алгоритъм върши работа чрез разделяне на набора от данни рекурсивно, което означава, че подмножествата, които възникват от разделяне, се разделят допълнително, докато се достигне предварително определен критерий за прекратяване.
Препоръчано:
Кое е определението за ентропия в дървото на решенията?
Ентропия: Дървото на решенията се изгражда отгоре надолу от основен възел и включва разделяне на данните на подмножества, които съдържат екземпляри с подобни стойности (хомогенни). Алгоритъмът ID3 използва ентропията за изчисляване на хомогенността на пробата
Как намирате точността на дървото на решенията?
Точност: Броят направени правилни прогнози, разделен на общия брой направени прогнози. Ще предвидим мажоритарния клас, свързан с конкретен възел като True. т.е. използвайте атрибута по-голяма стойност от всеки възел
Каква е дълбочината на дървото на решенията?
Дълбочината на дървото на решенията е дължината на най-дългия път от корен до лист. Размерът на дървото на решенията е броят на възлите в дървото. Имайте предвид, че ако всеки възел от дървото на решенията вземе двоично решение, размерът може да бъде толкова голям, колкото 2d+1−1, където d е дълбочината
Какъв тип проблеми са най-подходящи за изучаване на дървото на решенията?
Подходящи проблеми за изучаване на дървото на решенията Обучението на дървото на решенията обикновено е най-подходящо за проблеми със следните характеристики: Инстанциите са представени от двойки атрибут-стойност. Има краен списък с атрибути (например цвят на косата) и всеки екземпляр съхранява стойност за този атрибут (например блондинка)
Регресия ли е дървото на решенията?
Дърво на решенията - регресия. Дървото на решенията изгражда модели на регресия или класификация под формата на дървовидна структура. Най-горният възел за решение в дървото, който съответства на най-добрия предиктор, наречен коренен възел. Дърветата на решенията могат да обработват както категорични, така и числови данни