Video: Ի՞նչ է հանգույցը որոշման ծառում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ա որոշման ծառ սխեմայի նման կառուցվածք է, որում յուրաքանչյուր ներքին հանգույց ներկայացնում է «թեստ» հատկանիշի վրա (օրինակ՝ մետաղադրամի շրջադարձը դեպի գլուխ կամ պոչ), յուրաքանչյուր ճյուղ ներկայացնում է թեստի արդյունքը, և յուրաքանչյուր տերև հանգույց ներկայացնում է դասի պիտակը ( որոշումը վերցված բոլոր հատկանիշները հաշվարկելուց հետո):
Պարզապես, քանի՞ հանգույց կա որոշման ծառում:
Ա որոշման ծառ սովորաբար սկսվում է միայնակով հանգույց , որը ճյուղավորվում է հնարավոր արդյունքների: Այդ արդյունքներից յուրաքանչյուրը հանգեցնում է լրացուցիչի հանգույցներ , որոնք ճյուղավորվում են այլ հնարավորությունների մեջ: Սա նրան տալիս է ծառի տեսք: Այնտեղ երեք տարբեր տեսակի են հանգույցներ : հնարավորություն հանգույցներ , որոշման հանգույցներ , և վերջ հանգույցներ.
Բացի վերևից, ի՞նչ է որոշման ծառը և օրինակը: Որոշման ծառեր Վերահսկվող մեքենայական ուսուցման մի տեսակ է (այսինքն՝ դուք բացատրում եք, թե ինչ է մուտքագրումը և որն է համապատասխան ելքը վերապատրաստման տվյալների մեջ), որտեղ տվյալները շարունակաբար բաժանվում են ըստ որոշակի պարամետրի: Ան օրինակ ա որոշման ծառ կարելի է բացատրել վերը նշված երկուական տարբերակով ծառ.
Նաև պետք է իմանալ, թե ինչպես եք բացատրում որոշման ծառը:
Որոշման ծառ կառուցում է դասակարգման 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:
Որո՞նք են որոշման ծառի տեսակները:
Որոշման ծառեր դասակարգման և ռեգրեսիայի համար վիճակագրական/մեքենայական ուսուցման տեխնիկա են: Կան բազմաթիվ որոշման ծառերի տեսակները . Ամենահայտնի որոշման ծառ ալգորիթմները (ID3, C4. 5, CART) աշխատում են՝ բազմիցս բաժանելով մուտքային տարածքը առավելագույն տեղեկատվություն պարունակող չափերի երկայնքով:
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
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:
Ի՞նչ են ձեզ ասում որոշման ծառերը:
Որոշումների ծառը որոշումների աջակցման գործիք է, որն օգտագործում է որոշումների ծառի նման գրաֆիկ կամ մոդել 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