Πίνακας περιεχομένων:

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

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

Βίντεο: Ποιος τύπος προβλημάτων είναι ο καταλληλότερος για την εκμάθηση του δέντρου αποφάσεων;
Βίντεο: Είδη Ψυχοθεραπείας: Ποια προσέγγιση σου ταιριάζει; 2024, Νοέμβριος
Anonim

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: