Ինչպե՞ս եք որոշումների ծառ կազմում R-ում:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Որո՞նք են որոշման ծառերը:

1. Քայլ 1. Ներմուծեք տվյալները:
2. Քայլ 2. Մաքրել տվյալների հավաքածուն:
3. Քայլ 3: Ստեղծել գնացք / թեստային հավաքածու.
4. Քայլ 4: Կառուցել մոդելը։
5. Քայլ 5: Դարձնել կանխատեսում.
6. Քայլ 6. Չափել կատարողականը:
7. Քայլ 7. Կարգավորել հիպերպարամետրերը:

Հաշվի առնելով սա, 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.

Ավելին, 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:

Նաև պետք է իմանալ, թե ինչպես եք կառուցում որոշումների ծառը:

Ահա որոշ լավագույն պրակտիկայի խորհուրդներ որոշման ծառի դիագրամ ստեղծելու համար

1. Սկսեք ծառը: Էջի ձախ եզրին մոտ ուղղանկյուն նկարեք՝ առաջին հանգույցը ներկայացնելու համար:
2. Ավելացնել մասնաճյուղեր:
3. Ավելացնել տերևներ:
4. Ավելացնել ավելի շատ մասնաճյուղեր:
5. Լրացրեք որոշման ծառը:
6. Դադարեցրեք մասնաճյուղը.
7. Ստուգեք ճշգրտությունը:

Ի՞նչ է որոշման ծառը օրինակով:

Որոշման ծառ Ներածություն հետ օրինակ . Որոշման ծառ օգտագործում է ծառ ներկայացում խնդիրը լուծելու համար, որտեղ յուրաքանչյուր տերևային հանգույց համապատասխանում է դասի պիտակին և ատրիբուտները ներկայացված են ներքին հանգույցի վրա ծառ . Մենք կարող ենք ցանկացած բուլյան ֆունկցիա ներկայացնել դիսկրետ ատրիբուտների վրա՝ օգտագործելով որոշման ծառ.