فهرست مطالب:
تصویری: چه نوع مسائلی برای یادگیری درخت تصمیم مناسب ترند؟
2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46
مناسب چالش ها و مسائل برای یادگیری درخت تصمیم
یادگیری درخت تصمیم به طور کلی است بهترین گزینه به چالش ها و مسائل با ویژگی های زیر: نمونه ها با جفت ویژگی-مقدار نشان داده می شوند. لیست محدودی از ویژگی ها (به عنوان مثال رنگ مو) وجود دارد و هر نمونه مقداری را برای آن ویژگی ذخیره می کند (مثلاً بلوند)
سپس، چه مسائلی در یادگیری درخت تصمیم وجود دارد؟
مسائل عملی در یادگیری درخت تصمیم عبارتند از:
- تعیین عمق رشد درخت تصمیم
- مدیریت ویژگی های پیوسته
- انتخاب یک معیار انتخاب ویژگی مناسب
- مدیریت داده های آموزشی با مقادیر مشخصه از دست رفته
- رسیدگی به ویژگی ها با هزینه های متفاوت
همچنین ممکن است بپرسید که کاربرد درخت تصمیم در یادگیری ماشین چیست؟ درختان تصمیم ناپارامتری تحت نظارت هستند یادگیری روش استفاده شده برای هردو طبقه بندی و وظایف رگرسیون هدف ایجاد مدلی است که مقدار یک متغیر هدف را توسط یادگیری ساده تصمیم گیری قوانین استنتاج شده از ویژگی های داده
به این ترتیب، مزایا و معایب درخت تصمیم چیست؟
مزایا و معایب درک و تفسیر آن ساده است. مردم قادر به درک هستند درخت تصمیم مدل ها پس از توضیح مختصر حتی با داده های سخت کمی هم ارزش داشته باشد.
درخت تصمیم و مثال چیست؟
درختان تصمیم نوعی یادگیری ماشینی نظارت شده هستند (یعنی شما توضیح می دهید که ورودی چیست و خروجی مربوطه در داده های آموزشی چیست) که در آن داده ها به طور مداوم بر اساس یک پارامتر خاص تقسیم می شوند. یک مثال از یک درخت تصمیم را می توان با استفاده از باینری بالا توضیح داد درخت.
توصیه شده:
تعریف آنتروپی در درخت تصمیم کدام است؟
آنتروپی: درخت تصمیم از یک گره ریشه از بالا به پایین ساخته می شود و شامل تقسیم داده ها به زیر مجموعه هایی است که حاوی نمونه هایی با مقادیر مشابه (همگن) هستند. الگوریتم ID3 از آنتروپی برای محاسبه همگنی یک نمونه استفاده می کند
درخت تصمیم در R چگونه کار می کند؟
درخت تصمیم نوعی الگوریتم یادگیری نظارت شده است که می تواند در مسائل رگرسیون و طبقه بندی استفاده شود. هم برای متغیرهای ورودی و خروجی طبقه بندی شده و پیوسته کار می کند. هنگامی که یک گره فرعی به گره های فرعی دیگری تقسیم می شود، به آن گره تصمیم می گویند
چگونه دقت درخت تصمیم را پیدا می کنید؟
دقت: تعداد پیش بینی های درست تقسیم بر تعداد کل پیش بینی های انجام شده. ما کلاس اکثریت مرتبط با یک گره خاص را به عنوان True پیش بینی می کنیم. یعنی از ویژگی مقدار بزرگتر از هر گره استفاده کنید
چگونه درخت تصمیم را در پایتون پیاده سازی می کنید؟
در حین اجرای درخت تصمیم، دو مرحله زیر را طی خواهیم کرد: فاز ساختمان. مجموعه داده را از قبل پردازش کنید. مجموعه داده را از قطار جدا کنید و با استفاده از بسته اسکلرن پایتون آزمایش کنید. طبقه بندی کننده را آموزش دهید. فاز عملیاتی پیش بینی کنید دقت را محاسبه کنید
درختان تصمیم چگونه تصمیم به تقسیم می کنند؟
درختان تصمیم از چندین الگوریتم برای تصمیم گیری برای تقسیم یک گره به دو یا چند گره فرعی استفاده می کنند. به عبارت دیگر می توان گفت خلوص گره با توجه به متغیر هدف افزایش می یابد. درخت تصمیم گره ها را روی همه متغیرهای موجود تقسیم می کند و سپس تقسیمی را انتخاب می کند که منجر به اکثر زیرگره های همگن می شود