تصویری: گره در درخت تصمیم چیست؟
2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46
آ درخت تصمیم یک ساختار فلوچارت مانند است که در آن هر یک داخلی است گره نشان دهنده یک "تست" روی یک ویژگی است (مثلاً اینکه یک سکه به سمت بالا می آید یا دم)، هر شاخه نشان دهنده نتیجه آزمایش و هر برگ است. گره نشان دهنده یک برچسب کلاس ( تصمیم گیری پس از محاسبه تمام صفات گرفته شده است).
به سادگی، چند گره در درخت تصمیم وجود دارد؟
آ درخت تصمیم معمولا با یک تک شروع می شود گره ، که به نتایج احتمالی منشعب می شود. هر یک از این نتایج منجر به نتایج اضافی می شود گره ها ، که به احتمالات دیگر منشعب می شود. این به آن شکل درختی می دهد. آنجا سه نوع مختلف هستند گره ها : شانس. فرصت گره ها , گره های تصمیم گیری ، و پایان گره ها.
علاوه بر بالا، 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.
همچنین دانستن این است که چگونه درخت تصمیم را توضیح می دهید؟
درخت تصمیم مدل های طبقه بندی یا رگرسیون را به شکل الف می سازد درخت ساختار این یک مجموعه داده را به زیرمجموعه های کوچکتر و کوچکتر تجزیه می کند و در عین حال یک مجموعه داده است درخت تصمیم به صورت تدریجی توسعه یافته است. نتیجه نهایی الف است درخت با تصمیم گیری گره ها و گره های برگ.
انواع درخت تصمیم چیست؟
درختان تصمیم یک تکنیک یادگیری ماشینی/آماری برای طبقه بندی و رگرسیون هستند. بسیاری وجود دارد انواع درخت تصمیم . محبوبترین درخت تصمیم الگوریتمها (ID3، C4. 5، CART) با تقسیم مکرر فضای ورودی در امتداد ابعاد حاوی بیشترین اطلاعات کار میکنند.
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