ვიდეო: როგორ მუშაობს გადაწყვეტილების ხე R-ში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
გადაწყვეტილების ხე არის ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმის სახეობა, რომელიც შეუძლია გამოიყენება როგორც რეგრესიაში, ასევე კლასიფიკაცია პრობლემები. ის მუშაობს როგორც კატეგორიული, ასევე უწყვეტი შეყვანის და გამომავალი ცვლადებისთვის. როდესაც ქვეკვანძი იყოფა შემდგომ ქვეკვანძებად, ის არის მოუწოდა ა გადაწყვეტილება კვანძი.
ანალოგიურად, როგორ ახორციელებთ გადაწყვეტილების ხეს R-ში?
- ნაბიჯი 1: მონაცემების იმპორტი.
- ნაბიჯი 2: მონაცემთა ნაკრების გასუფთავება.
- ნაბიჯი 3: შექმენით მატარებელი/სატესტო ნაკრები.
- ნაბიჯი 4: შექმენით მოდელი.
- ნაბიჯი 5: გააკეთე პროგნოზი.
- ნაბიჯი 6: გაზომეთ შესრულება.
- ნაბიჯი 7: დაარეგულირეთ ჰიპერპარამეტრები.
გარდა ამისა, როგორ მუშაობს გადაწყვეტილების ხე? გადაწყვეტილების ხე აშენებს კლასიფიკაცია ან რეგრესიის მოდელები ა-ს სახით ხე სტრუქტურა. ის ანაწილებს მონაცემთა კომპლექტს უფრო და უფრო მცირე ქვეჯგუფებად და ამავე დროს ასოცირდება გადაწყვეტილების ხე თანდათან ვითარდება. საბოლოო შედეგი არის ა ხე თან გადაწყვეტილება კვანძები და ფოთლის კვანძები.
ამასთან დაკავშირებით, რომელი პაკეტი გამოიყენება R-ში მოცემული მონაცემთა ნაკრებისთვის გადაწყვეტილების ხის შესაქმნელად?
რ აქვს პაკეტები რომლებიც არიან გამოიყენება შესაქმნელად და ვიზუალურად გადაწყვეტილების ხეები . ახალისთვის კომპლექტი პროგნოზირების ცვლადის, ჩვენ გამოყენება ეს მოდელი მივიდეს ა გადაწყვეტილება კატეგორიაში (დიახ/არა, სპამი/არა სპამი). მონაცემები . The R პაკეტი "წვეულება" არის გამოიყენება გადაწყვეტილების ხეების შესაქმნელად.
როგორ მუშაობს Rpart R-ში?
The ნაწილი ალგორითმი მუშაობს მონაცემთა ნაკრების რეკურსიულად გაყოფით, რაც ნიშნავს, რომ ქვესიმრავლეები, რომლებიც წარმოიქმნება გაყოფის შედეგად, შემდგომში იყოფა მანამ, სანამ არ მიიღწევა წინასწარ განსაზღვრული შეწყვეტის კრიტერიუმი.
გირჩევთ:
როგორ ხვდებით გადაწყვეტილების ხის სიზუსტეს?
სიზუსტე: სწორი პროგნოზების რაოდენობა გაყოფილი პროგნოზების საერთო რაოდენობაზე. ჩვენ ვაპირებთ ვიწინასწარმეტყველოთ უმრავლესობის კლასი, რომელიც დაკავშირებულია კონკრეტულ კვანძთან, როგორც True. ე.ი. გამოიყენეთ უფრო დიდი მნიშვნელობის ატრიბუტი თითოეული კვანძიდან
როგორ ახორციელებთ გადაწყვეტილების ხეს პითონში?
გადაწყვეტილების ხის განხორციელებისას ჩვენ გავივლით შემდეგ ორ ფაზას: მშენებლობის ფაზა. მონაცემთა ნაკრების წინასწარ დამუშავება. გაყავით მონაცემთა ნაკრები მატარებლიდან და შეამოწმეთ Python sklearn პაკეტის გამოყენებით. მოამზადეთ კლასიფიკატორი. საოპერაციო ფაზა. გააკეთეთ პროგნოზები. გამოთვალეთ სიზუსტე
როგორ გადაწყვეტენ გადაწყვეტილების ხეები გაყოფას?
გადაწყვეტილების ხეები იყენებენ მრავალ ალგორითმს კვანძის ორ ან მეტ ქვეკვანძად გაყოფის გადასაწყვეტად. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ კვანძის სისუფთავე იზრდება სამიზნე ცვლადის მიმართ. გადაწყვეტილების ხე ყოფს კვანძებს ყველა ხელმისაწვდომ ცვლადზე და შემდეგ ირჩევს გაყოფას, რაც იწვევს უმეტეს ჰომოგენურ ქვეკვანძებს
როგორ იღებთ გადაწყვეტილების ხეს R-ში?
რა არის გადაწყვეტილების ხეები? ნაბიჯი 1: მონაცემების იმპორტი. ნაბიჯი 2: მონაცემთა ნაკრების გასუფთავება. ნაბიჯი 3: შექმენით მატარებელი/სატესტო ნაკრები. ნაბიჯი 4: შექმენით მოდელი. ნაბიჯი 5: გააკეთე პროგნოზი. ნაბიჯი 6: გაზომეთ შესრულება. ნაბიჯი 7: დაარეგულირეთ ჰიპერპარამეტრები
როგორ ქმნით გადაწყვეტილების ხეს PowerPoint-ში?
ამ სტატიაში მე დავაკონფიგურირებ გონების რუქის შაბლონს Envato Elements-ისგან, რათა შევქმნა მარტივი გადაწყვეტილების ხე. ამ საფუძვლების გათვალისწინებით, მოდით შევქმნათ გადაწყვეტილების ხე PowerPoint-ში. დახაზეთ გადაწყვეტილების ხე ქაღალდზე. აირჩიეთ და ჩამოტვირთეთ MindMap შაბლონი. კვანძების და ტოტების ფორმატირება. შეიყვანეთ თქვენი ინფორმაცია