Video: Ինչպե՞ս է որոշումների ծառը աշխատում R-ում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Որոշման ծառն է վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմի տեսակ, որը կարող է օգտագործել ինչպես ռեգրեսիայի, այնպես էլ դասակարգում խնդիրներ. Այն աշխատանքները ինչպես կատեգորիկ, այնպես էլ շարունակական մուտքային և ելքային փոփոխականների համար: Երբ ենթահանգույցը բաժանվում է հետագա ենթահանգույցների, այն է կոչված ա Որոշում Հանգույց.
Նմանապես, ինչպե՞ս եք իրականացնում որոշումների ծառը R-ում:
- Քայլ 1. Ներմուծեք տվյալները:
- Քայլ 2. Մաքրել տվյալների հավաքածուն:
- Քայլ 3. Ստեղծեք գնացք/թեստային հավաքածու:
- Քայլ 4. Կառուցեք մոդելը:
- Քայլ 5. Կատարեք կանխատեսում:
- Քայլ 6. Չափել կատարողականը:
- Քայլ 7. Կարգավորել հիպերպարամետրերը:
Ավելին, ինչպե՞ս է աշխատում որոշումների ծառը: Որոշման ծառ կառուցում է դասակարգում կամ ռեգրեսիոն մոդելներ՝ ա ծառ կառուցվածքը։ Այն բաժանում է տվյալների հավաքածուն ավելի ու ավելի փոքր ենթաբազմությունների՝ միևնույն ժամանակ կապված որոշման ծառ աստիճանաբար զարգանում է. Վերջնական արդյունքը ա ծառ հետ որոշումը հանգույցներ և տերևային հանգույցներ:
Այս առումով, ո՞ր փաթեթն է օգտագործվում R-ում տվյալ տվյալների հավաքածուի համար որոշումների ծառ ստեղծելու համար:
Ռ ունի փաթեթներ որոնք օգտագործվում է ստեղծելու համար և պատկերացնել որոշման ծառեր . Նորի համար հավաքածու կանխատեսող փոփոխականի, մենք օգտագործել այս մոդելը հասնելու ա որոշումը -ի կատեգորիայի վրա (այո/Ոչ, սպամ/ոչ սպամ): տվյալները . Այն R փաթեթ «կուսակցություն» է օգտագործվում է որոշման ծառեր ստեղծելու համար.
Ինչպե՞ս է Rpart-ն աշխատում R-ում:
Այն մաս ալգորիթմ աշխատանքները տվյալների բազան ռեկուրսիվորեն բաժանելով, ինչը նշանակում է, որ ենթաբազմությունները, որոնք առաջանում են բաժանումից, հետագայում բաժանվում են այնքան ժամանակ, քանի դեռ չի հասել կանխորոշված ավարտի չափանիշը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս եք մեծացնում ծառը Կատիայում:
CATIA Tree մանիպուլյացիայի դեպք երկրորդ – չափափոխել տառատեսակի չափը – պահել CTRL ստեղնը և օգտագործել մկնիկի ոլորումը կամ, – պահել ձախ սեղմումը ծառի մեկ ճյուղի վրա, սեղմել ժամանակի վրա սեղմել ոլորման կոճակի վրա և դրանից հետո կատարել խոշորացում:
Ո՞ր տեսակի խնդիրներն են լավագույնս համապատասխանում որոշումների ծառի ուսուցման համար:
Որոշումների ծառի ուսուցման համար համապատասխան խնդիրներ Որոշումների ծառի ուսուցումը հիմնականում լավագույնս համապատասխանում է հետևյալ բնութագրերով խնդիրներին. Օրինակները ներկայացված են հատկանիշ-արժեք զույգերով: Գոյություն ունի ատրիբուտների վերջավոր ցանկ (օրինակ՝ մազերի գույն), և յուրաքանչյուր օրինակ պահում է արժեք այդ հատկանիշի համար (օրինակ՝ շիկահեր)
Արդյո՞ք հեռանկարների տեսությունը անորոշության պայմաններում որոշումների կայացման նկարագրական կամ նորմատիվ հաշիվ է:
Պնդվում է, որ նկարագրական տեսությունները (օրինակ՝ հեռանկարների տեսությունը) տեղ են գրավել նորմատիվ տեսություններից (օրինակ՝ սպասվող օգտակարության տեսությունը): Այնուամենայնիվ, նորմատիվ և նկարագրական տեսությունները միմյանց բացառող չեն: Երկուսն էլ անհրաժեշտ են իրական կյանքում որոշումներ կայացնելիս
Ինչպե՞ս է աշխատում կանչող ծառը:
Հեռախոսի ծառը ավտոմատացված հեռախոսային տեղեկատվական համակարգ է, որը զանգահարողի հետ խոսում է ֆիքսված ձայնային ընտրացանկերի համադրությամբ իրական ժամանակում: Զանգահարողը կարող է պատասխանել՝ սեղմելով հեռախոսի ստեղները կամ արտասանելով բառեր կամ կարճ արտահայտություններ: Ստեղների այս սեղմումները կարող են գրանցել տեղեկատվություն կամ երթուղային զանգեր՝ հիմնվելով ծրագրավորված պատասխանների վրա
Ինչու՞ ենք մենք օգտագործում որոշումների ծառերը:
Որոշման ծառերը ապահովում են որոշումների կայացման արդյունավետ մեթոդ, քանի որ դրանք. Թույլ տվեք լիովին վերլուծել որոշման հնարավոր հետևանքները: Տրամադրել շրջանակ՝ արդյունքների արժեքները և դրանց հասնելու հավանականությունները քանակականացնելու համար