Სარჩევი:
ვიდეო: რა ტიპის პრობლემებია საუკეთესოდ შეეფერება გადაწყვეტილების ხის შესწავლას?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
შესაბამისი პრობლემები ამისთვის გადაწყვეტილების ხის სწავლა
გადაწყვეტილების ხის სწავლა არის ზოგადად საუკეთესოდ შეეფერება რომ პრობლემები შემდეგი მახასიათებლებით: ინსტანციები წარმოდგენილია ატრიბუტ-მნიშვნელობის წყვილებით. არსებობს ატრიბუტების სასრული სია (მაგ. თმის ფერი) და თითოეული მაგალითი ინახავს ამ ატრიბუტის მნიშვნელობას (მაგ. ქერა)
მაშინ, რა საკითხებია გადაწყვეტილების ხის სწავლისას?
გადაწყვეტილების ხეების სწავლის პრაქტიკული საკითხები მოიცავს:
- იმის განსაზღვრა, თუ რამდენად ღრმად უნდა გაიზარდოს გადაწყვეტილების ხე.
- უწყვეტი ატრიბუტების მართვა.
- შესაბამისი ატრიბუტის შერჩევის საზომის არჩევა.
- სავარჯიშო მონაცემების დამუშავება დაკარგული ატრიბუტების მნიშვნელობებით.
- ატრიბუტების მართვა განსხვავებული ხარჯებით.
შეიძლება ასევე იკითხოთ, რა არის გადაწყვეტილების ხის გამოყენება მანქანათმცოდნეობაში? გადაწყვეტილების ხეები არის არაპარამეტრული ზედამხედველობა სწავლა მეთოდი გამოყენებული ორივესთვის კლასიფიკაცია და რეგრესიის ამოცანები. მიზანია შეიქმნას მოდელი, რომელიც წინასწარმეტყველებს სამიზნე ცვლადის მნიშვნელობას სწავლა მარტივი გადაწყვეტილება მონაცემების მახასიათებლებიდან გამოტანილი წესები.
ამ გზით, რა არის გადაწყვეტილების ხის დადებითი და უარყოფითი მხარეები?
Დადებითი და უარყოფითი მხარეები მარტივია გასაგები და ინტერპრეტაცია. ხალხს შეუძლია გაგება გადაწყვეტილების ხე მოდელები მოკლე განმარტების შემდეგ. აქვს ღირებულება თუნდაც მცირე მყარი მონაცემებით.
რა არის გადაწყვეტილების ხე და მაგალითი?
გადაწყვეტილების ხეები არის ზედამხედველობითი მანქანური სწავლების ტიპი (ანუ თქვენ ახსნით რა არის შეყვანა და რა არის შესაბამისი გამომავალი ტრენინგის მონაცემებში), სადაც მონაცემები მუდმივად იყოფა გარკვეული პარამეტრის მიხედვით. ან მაგალითი ა გადაწყვეტილების ხე შეიძლება აიხსნას ზემოთ მოყვანილი ბინარის გამოყენებით ხე.
გირჩევთ:
რომელი მოდელია საუკეთესოდ შეეფერება პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას?
SCRUM არის ყველაზე ფართოდ სასურველი სწრაფი პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების მიდგომა. (ასევე, KANBAN არის პროცესი, რომელიც ეხმარება გუნდებს ითანამშრომლონ და ეფექტურად იმუშაონ.) ძირითადად, ეს შესანიშნავი განვითარება შესაფერისია იმ განვითარების პროექტებისთვის, რომლებიც მუდმივად ცვლიან ან უკიდურესად ავითარებენ მოთხოვნებს
რა განსხვავებაა ტიპის C და ტიპის F შტეფსელს შორის?
ტიპი F არის C-ის მსგავსი, გარდა იმისა, რომ ის მრგვალია და აქვს ორი დამიწების სამაგრი დანამატის მხარეს. C ტიპის შტეფსელი იდეალურად ჯდება typeF სოკეტში. სოკეტი ჩაღრმავებულია 15 მმ-ით, ამიტომ ნაწილობრივ ჩასმული შტეფსელი არ წარმოადგენს დარტყმის საშიშროებას
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
რა არის გადაწყვეტილების ხის სიღრმე?
გადაწყვეტილების ხის სიღრმე არის ყველაზე გრძელი ბილიკის სიგრძე ფესვიდან ფოთლამდე. გადაწყვეტილების ხის ზომა არის ხეში არსებული კვანძების რაოდენობა. გაითვალისწინეთ, რომ თუ გადაწყვეტილების ხის თითოეული კვანძი მიიღებს ორობით გადაწყვეტილებას, ზომა შეიძლება იყოს 2d+1&მინუს;1, სადაც d არის სიღრმე
რომელი AWS შენახვის სერვისია საუკეთესოდ შეეფერება მონაცემთა სარეზერვო ასლს უფრო ხანგრძლივი ხანგრძლივობით?
Amazon S3 Glacier არის უსაფრთხო, გამძლე და უკიდურესად იაფი ღრუბლოვანი შენახვის სერვისი მონაცემთა არქივისა და გრძელვადიანი სარეზერვო ასლისთვის. მომხმარებელს შეუძლია საიმედოდ შეინახოს დიდი ან მცირე რაოდენობით მონაცემები თვეში 0,004 დოლარად თითო გიგაბაიტზე, რაც მნიშვნელოვანი დანაზოგია შიდა გადაწყვეტილებებთან შედარებით