როგორ იღებთ გადაწყვეტილების ხეს R-ში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

რა არის გადაწყვეტილების ხეები?

1. ნაბიჯი 1: მონაცემების იმპორტი.
2. ნაბიჯი 2: მონაცემთა ნაკრების გასუფთავება.
3. ნაბიჯი 3: Შექმნა მატარებელი/სატესტო კომპლექტი.
4. ნაბიჯი 4: აშენება მოდელი.
5. ნაბიჯი 5: Გააკეთოს წინასწარმეტყველება.
6. ნაბიჯი 6: გაზომეთ შესრულება.
7. ნაბიჯი 7: დაარეგულირეთ ჰიპერპარამეტრები.

ამის გათვალისწინებით, 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.

გარდა ამისა, 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.

ასევე უნდა იცოდეთ, როგორ ააგებთ გადაწყვეტილების ხეს?

აქ მოცემულია რამდენიმე საუკეთესო პრაქტიკული რჩევა გადაწყვეტილების ხის დიაგრამის შესაქმნელად:

1. დაიწყე ხე. დახაზეთ მართკუთხედი გვერდის მარცხენა კიდესთან, რათა წარმოადგინოთ პირველი კვანძი.
2. დაამატეთ ფილიალები.
3. დაამატეთ ფოთლები.
4. დაამატეთ მეტი ფილიალები.
5. შეავსეთ გადაწყვეტილების ხე.
6. ფილიალის შეწყვეტა.
7. გადაამოწმეთ სიზუსტე.

რა არის გადაწყვეტილების ხე მაგალითით?

გადაწყვეტილების ხე შესავალი ერთად მაგალითი . გადაწყვეტილების ხე იყენებს ხე წარმოდგენა პრობლემის გადასაჭრელად, რომელშიც თითოეული ფოთლის კვანძი შეესაბამება კლასის ეტიკეტს და ატრიბუტები წარმოდგენილია კვანძის შიდა კვანძზე ხე . ჩვენ შეგვიძლია წარმოვადგინოთ ნებისმიერი ლოგიკური ფუნქცია დისკრეტულ ატრიბუტებზე გადაწყვეტილების ხე.