Video: Արդյո՞ք որոշման ծառը ռեգրեսիա է:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Որոշման ծառ - Հետընթաց . Որոշման ծառ կառուցում է հետընթաց կամ դասակարգում մոդելներ՝ ա ծառ կառուցվածքը։ Ամենաբարձրը որոշումը հանգույցում ա ծառ որը համապատասխանում է լավագույն կանխատեսողին, որը կոչվում է արմատային հանգույց: Որոշման ծառեր կարող է մշակել ինչպես դասակարգային, այնպես էլ թվային տվյալներ:
Նաև գիտեք, արդյոք որոշման ծառերը կարող են օգտագործվել ռեգրեսիայի համար:
Որոշման ծառ ալգորիթմը դարձել է ամենաշատերից մեկը օգտագործված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ ինչպես Kaggle-ի նման մրցույթներում, այնպես էլ բիզնես միջավայրում: Որոշման ծառը կարող է լինել օգտագործված երկուսն էլ դասակարգում և հետընթաց խնդիր. Այս հոդվածը ներկայացնում է Որոշման ծառի ռեգրեսիա Ալգորիթմ մի քանի առաջադեմ թեմաների հետ միասին:
Նմանապես, ի՞նչ է ռեգրեսիոն ծառը: Գեներալը ռեգրեսիայի ծառ շենքի մեթոդաբանությունը թույլ է տալիս մուտքային փոփոխականներին լինել շարունակական և կատեգորիկ փոփոխականների խառնուրդ: Ա Ռեգրեսիայի ծառ կարող է դիտարկվել որպես որոշման տարբերակ ծառեր , որը նախատեսված է իրական արժեք ունեցող ֆունկցիաների մոտավոր գնահատման համար՝ դասակարգման մեթոդների համար օգտագործելու փոխարեն։
Ավելին, ի՞նչ է ռեգրեսիայի ծառը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Որոշումների ծառ մեքենայական ուսուցման մեջ . Ծառ մոդելները, որտեղ թիրախ փոփոխականը կարող է վերցնել արժեքների դիսկրետ շարք, կոչվում են դասակարգում ծառեր . Որոշման ծառեր որտեղ թիրախ փոփոխականը կարող է շարունակական արժեքներ ընդունել (սովորաբար իրական թվեր) կոչվում են ռեգրեսիոն ծառեր.
Ի՞նչ է որոշումների ծառի մոդելը:
Ա որոշման ծառ է որոշումը օժանդակ գործիք, որն օգտագործում է ա ծառ - նման գրաֆիկ կամ մոդել -ից որոշումները և դրանց հնարավոր հետևանքները, ներառյալ պատահական իրադարձությունների արդյունքները, ռեսուրսների ծախսերը և օգտակարությունը: Սա ալգորիթմ ցուցադրելու եղանակներից մեկն է, որը պարունակում է միայն պայմանական կառավարման հայտարարություններ:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է էնտրոպիայի սահմանումը որոշման ծառում:
Էնտրոպիա. Որոշման ծառը կառուցված է արմատային հանգույցից վերևից ներքև և ներառում է տվյալների բաժանումը ենթաբազմությունների, որոնք պարունակում են նմանատիպ արժեքներ ունեցող օրինակներ (միատարր): ID3 ալգորիթմն օգտագործում է էնտրոպիան՝ նմուշի միատարրությունը հաշվարկելու համար
Ինչպե՞ս գտնել որոշման ծառի ճշգրտությունը:
Ճշգրտություն. կատարված ճիշտ կանխատեսումների թիվը բաժանված է կատարված կանխատեսումների ընդհանուր թվի վրա: Մենք կանխատեսելու ենք որոշակի հանգույցի հետ կապված մեծամասնության դասը որպես True: այսինքն օգտագործել ավելի մեծ արժեք հատկանիշ յուրաքանչյուր հանգույցից
Կարո՞ղ եք ռեգրեսիա անել աղյուսակում:
Գծային ռեգրեսիան կախված փոփոխականի (y) և մեկ կամ մի քանի բացատրական փոփոխականների (x) միջև կապի ցուցադրման միջոց է։ Հետևաբար, Tableau-ում գծային ռեգրեսիան հաշվարկելու համար նախ անհրաժեշտ է հաշվարկել թեքությունը և y-հատումը:
Ո՞րն է որոշման փոփոխականների լավագույն բացատրությունը:
Որոշման փոփոխականը մեծություն է, որը վերահսկում է որոշում կայացնողը: Օրինակ, աշխատանքի պլանավորման օպտիմալացման մոդելում շտապ օգնության սենյակում առավոտյան հերթափոխի ժամանակ աշխատանքի ընդունվող բուժքույրերի թիվը կարող է որոշման փոփոխական լինել: OptQuest Engine-ը մանիպուլյացիայի է ենթարկում որոշումների փոփոխականները՝ փնտրելով դրանց օպտիմալ արժեքները
Որքա՞ն է որոշման ծառի խորությունը:
Որոշման ծառի խորությունը արմատից մինչև տերև ամենաերկար ճանապարհի երկարությունն է: Որոշման ծառի չափը ծառի հանգույցների թիվն է: Նկատի ունեցեք, որ եթե որոշման ծառի յուրաքանչյուր հանգույց կայացնում է երկուական որոշում, ապա չափը կարող է լինել այնքան մեծ, որքան 2d+1&մինուս;1, որտեղ d-ը խորությունն է: