Съдържание:
Видео: Какъв тип проблеми са най-подходящи за изучаване на дървото на решенията?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Подходящо Проблеми за Изучаване на дървото на решенията
Изучаване на дървото на решенията е като цяло най-подходящ да се 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)
Тогава какви са проблемите при обучението по дървото на решенията?
Практическите въпроси в дърветата за решения за обучение включват:
- определяне колко дълбоко да се разрасне дървото на решенията.
- работа с непрекъснати атрибути.
- избор на подходяща мярка за избор на атрибут.
- работа с данни за обучение с липсващи стойности на атрибути.
- обработка на атрибути с различни разходи.
Човек може също да попита каква е ползата от дървото на решенията в машинното обучение? Дърветата на решенията са непараметрични контролирани изучаване на метод използван за двете класификация и задачи за регресия. Целта е да се създаде модел, който предвижда стойността на целева променлива по изучаване на просто решение правила, изведени от характеристиките на данните.
По този начин какви са предимствата и недостатъците на дървото на решенията?
Предимства и недостатъци Лесни са за разбиране и тълкуване. Хората са в състояние да разберат дърво на решенията модели след кратко обяснение. Имайте стойност дори с малко твърди данни.
Какво е дървото на решенията и примерът?
Дърветата на решенията са вид контролирано машинно обучение (тоест обяснявате какво е входът и какъв е съответният изход в данните за обучение), където данните се разделят непрекъснато според определен параметър. Ан пример на а дърво на решенията може да се обясни с помощта на горния двоичен файл дърво.
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 работи дървото на решенията в R?
Дървото на решенията е вид алгоритъм за контролирано обучение, който може да се използва както при проблеми с регресия, така и при класификация. Работи както за категорични, така и за непрекъснати входни и изходни променливи. Когато един под-възел се раздели на други под-възли, той се нарича възел за решение
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
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