რა არის რეგრესიული ხის მეთოდი?
რა არის რეგრესიული ხის მეთოდი?

ვიდეო: რა არის რეგრესიული ხის მეთოდი?

ვიდეო: რა არის რეგრესიული ხის მეთოდი?
ვიდეო: რა არის რეგრესული ჰიპნოზი? 2024, დეკემბერი
Anonim

გენერალი რეგრესიის ხე შენობა მეთოდოლოგია საშუალებას იძლევა შეყვანის ცვლადები იყოს უწყვეტი და კატეგორიული ცვლადების ნაზავი. ა რეგრესიის ხე შეიძლება ჩაითვალოს გადაწყვეტილების ვარიანტად ხეები , შექმნილია რეალური ღირებულების ფუნქციების მიახლოებისთვის, იმის ნაცვლად, რომ გამოყენებული იქნას კლასიფიკაციისთვის მეთოდები.

ამის გათვალისწინებით, როგორ მუშაობს რეგრესიის ხე?

გადაწყვეტილების ხე - რეგრესია . გადაწყვეტილების ხე აშენებს რეგრესია ან კლასიფიკაციის მოდელები ა ხე სტრუქტურა. ის ანაწილებს მონაცემთა ბაზას უფრო და უფრო მცირე ქვეჯგუფებად და ამავე დროს ასოცირდება გადაწყვეტილების ხე თანდათან ვითარდება. საბოლოო შედეგი არის ა ხე თან გადაწყვეტილება კვანძები და ფოთლის კვანძები.

გარდა ამისა, რა არის სხვადასხვა ტიპის გადაწყვეტილების ხეები? გადაწყვეტილების ხეები მოიცავს:

  • ID3 (იტერატიული დიქოტომიზერი 3)
  • C4. 5 (ID3-ის მემკვიდრე)
  • CART (კლასიფიკაციის და რეგრესიის ხე)
  • CHAID (CHi-კვადრატული ავტომატური ურთიერთქმედების დეტექტორი).
  • MARS: აფართოებს გადაწყვეტილების ხეებს, რათა უკეთ დამუშავდეს რიცხვითი მონაცემები.
  • პირობითი დასკვნის ხეები.

შესაბამისად, რა განსხვავებაა კლასიფიკაციის ხესა და რეგრესიის ხეს შორის?

პირველადი განსხვავება კლასიფიკაციას შორის და რეგრესიის გადაწყვეტილების ხეები არის ის, რომ კლასიფიკაციის გადაწყვეტილების ხეები აგებულია უწესრიგო მნიშვნელობებით დამოკიდებული ცვლადებით. The რეგრესიის გადაწყვეტილების ხეები მიიღეთ შეკვეთილი მნიშვნელობები უწყვეტი მნიშვნელობებით.

რისთვის გამოიყენება რეგრესიული ხეები?

გადაწყვეტილება ხეები სადაც სამიზნე ცვლადს შეუძლია მიიღოს უწყვეტი მნიშვნელობები (ჩვეულებრივ რეალური რიცხვები) ეწოდება რეგრესიული ხეები . გადაწყვეტილების ანალიზში, გადაწყვეტილება ხე შეიძლება იყოს ხოლმე ვიზუალურად და აშკარად წარმოაჩენს გადაწყვეტილებებს და გადაწყვეტილების მიღებას.

გირჩევთ: