Как дърветата на решения решават да се разделят?
Как дърветата на решения решават да се разделят?

Видео: Как дърветата на решения решават да се разделят?

Видео: Как дърветата на решения решават да се разделят?
Видео: ТАРО🍉ВАША ПРОБЛЕМА🔥КАК РЕШИТЬ ВАШУ ПРОБЛЕМУ💧 ГАДАНИЕ НА КАРТАХ 2024, Ноември
Anonim

Дърветата на решенията използвайте множество алгоритми за решават да се разделят възел в два или повече подвъзела. С други думи, ние мога казват, че чистотата на възела се увеличава по отношение на целевата променлива. Дървото на решенията се разделя възлите на всички налични променливи и след това избира разделят което води до повечето хомогенни под-възли.

Съответно, какво представлява разделящата променлива в дървото на решенията?

Дърветата на решенията се обучават чрез предаване на данни от коренен възел към листа. Данните са многократно разделят според предсказателя променливи така че дъщерните възли да са по-„чисти“(т.е. хомогенни) по отношение на резултата променлива.

винаги ли са двоични дървета на решенията? А Дърво на решенията е дърво (и вид насочен, ацикличен граф), в който възлите представляват решения (квадратна кутия), произволни преходи (кръгла кутия) или терминални възли, а ръбовете или клоните са двоичен (да/не, вярно/грешно), представляващи възможни пътища от един възел до друг.

Също така попитах как работят дърветата на решенията?

Дърво на решенията изгражда класификационни 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. А решение възел има два или повече клона. Листният възел представлява класификация или решение.

Може ли дървото на решенията да има повече от 2 разделяния?

Възможно е да се направи повече от двоичен файл разделят в дърво на решенията . Автоматично откриване на взаимодействие хи-квадрат (CHAID) е алгоритъм за извършване повече от двоичен разделя . Въпреки това, scikit-learn поддържа само двоичен файл разделя поради много причини. Неженен дърветата на решенията често не имат много добър предсказуем капацитет (вж.

Препоръчано: