Ποιος τύπος προβλημάτων είναι ο καταλληλότερος για την εκμάθηση του δέντρου αποφάσεων;

Πίνακας περιεχομένων:

Τα πρακτικά ζητήματα στη μάθηση των δέντρων αποφάσεων περιλαμβάνουν:

Βίντεο: Ποιος τύπος προβλημάτων είναι ο καταλληλότερος για την εκμάθηση του δέντρου αποφάσεων;

2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45

Κατάλληλος Προβλήματα Για Εκμάθηση Δέντρου Αποφάσεων

Εκμάθηση του δέντρου αποφάσεων είναι γενικά ταιριάζει καλύτερα προς το προβλήματα με τα ακόλουθα χαρακτηριστικά: Τα στιγμιότυπα αντιπροσωπεύονται από ζεύγη χαρακτηριστικών-τιμών. Υπάρχει μια πεπερασμένη λίστα χαρακτηριστικών (π.χ. χρώμα μαλλιών) και κάθε εμφάνιση αποθηκεύει μια τιμή για αυτό το χαρακτηριστικό (π.χ. ξανθό)

Τότε, ποια είναι τα ζητήματα στη μάθηση του δέντρου αποφάσεων;

Τα πρακτικά ζητήματα στη μάθηση των δέντρων αποφάσεων περιλαμβάνουν:

προσδιορίζοντας πόσο βαθιά θα αναπτυχθεί το δέντρο αποφάσεων.
χειρισμός συνεχών χαρακτηριστικών.
επιλέγοντας ένα κατάλληλο μέτρο επιλογής χαρακτηριστικών.
χειρισμός δεδομένων εκπαίδευσης με τιμές χαρακτηριστικών που λείπουν.
χειρισμός ιδιοτήτων με διαφορετικό κόστος.

Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, ποια είναι η χρήση του δέντρου αποφάσεων στη μηχανική μάθηση; Δέντρα απόφασης είναι μη παραμετρικά εποπτευόμενοι μάθηση μέθοδος μεταχειρισμένος και για τους δύο ταξινόμηση και εργασίες παλινδρόμησης. Ο στόχος είναι να δημιουργηθεί ένα μοντέλο που προβλέπει την τιμή μιας μεταβλητής στόχου κατά μάθηση απλός απόφαση κανόνες που συνάγονται από τα χαρακτηριστικά δεδομένων.

Με αυτόν τον τρόπο, ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα του δέντρου αποφάσεων;

Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα Είναι απλά στην κατανόηση και την ερμηνεία. Οι άνθρωποι είναι σε θέση να καταλάβουν δέντρο απόφασης μοντέλα μετά από μια σύντομη εξήγηση. Έχουν αξία ακόμη και με λίγα σκληρά δεδομένα.

Τι είναι το δέντρο απόφασης και το παράδειγμα;

Δέντρα απόφασης είναι ένας τύπος εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης (δηλαδή εξηγείτε ποια είναι η είσοδος και ποια η αντίστοιχη έξοδος στα δεδομένα εκπαίδευσης) όπου τα δεδομένα διαχωρίζονται συνεχώς σύμφωνα με μια συγκεκριμένη παράμετρο. Ενα παράδειγμα του α δέντρο απόφασης μπορεί να εξηγηθεί χρησιμοποιώντας το παραπάνω δυαδικό δέντρο.

Συνιστάται:

Ποιος είναι ο τύπος δεδομένων για την αποθήκευση της τιμής Boolean;

Εισαγωγή στον τύπο Boolean PostgreSQL Το PostgreSQL χρησιμοποιεί ένα byte για την αποθήκευση μιας δυαδικής τιμής στη βάση δεδομένων. Το BOOLEAN μπορεί να συντομευτεί ως BOOL. Στάνταρ SQL, μια Boolean τιμή μπορεί να είναι TRUE, FALSE ή NULL

Πώς βρίσκετε την ακρίβεια ενός δέντρου αποφάσεων;

Ακρίβεια: Ο αριθμός των σωστών προβλέψεων που έγιναν διαιρεμένος με τον συνολικό αριθμό των προβλέψεων που έγιναν. Θα προβλέψουμε την πλειοψηφική τάξη που σχετίζεται με έναν συγκεκριμένο κόμβο ως True. δηλ. χρησιμοποιήστε το χαρακτηριστικό μεγαλύτερης τιμής από κάθε κόμβο

Ποιος τύπος γραφήματος είναι πιο κατάλληλος για την παρατήρηση των τάσεων;

Τα γραφήματα ράβδων είναι καλά για συγκρίσεις, ενώ τα γραμμικά γραφήματα λειτουργούν καλύτερα για τις τάσεις. Τα διαγράμματα διασποράς είναι καλά για σχέσεις και διανομές, αλλά τα γραφήματα πίτας πρέπει να χρησιμοποιούνται μόνο για απλές συνθέσεις - ποτέ για συγκρίσεις ή διανομές

Ποιο είναι το βάθος ενός δέντρου αποφάσεων;

Το βάθος ενός δέντρου απόφασης είναι το μήκος της μεγαλύτερης διαδρομής από μια ρίζα σε ένα φύλλο. Το μέγεθος ενός δέντρου αποφάσεων είναι ο αριθμός των κόμβων στο δέντρο. Σημειώστε ότι εάν κάθε κόμβος του δέντρου αποφάσεων λαμβάνει μια δυαδική απόφαση, το μέγεθος μπορεί να είναι τόσο μεγάλο όσο 2d+1&μείον;1, όπου d είναι το βάθος