ვიდეო: არის თუ არა გადაწყვეტილების ხე რეგრესია?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
გადაწყვეტილების ხე - რეგრესია . გადაწყვეტილების ხე აშენებს რეგრესია ან კლასიფიკაცია მოდელები ა-ს სახით ხე სტრუქტურა. ყველაზე მაღალი გადაწყვეტილება კვანძი ა ხე რომელიც შეესაბამება საუკეთესო პროგნოზს, რომელსაც ეწოდება root node. გადაწყვეტილების ხეები შეუძლია გაუმკლავდეს როგორც კატეგორიულ, ისე ციფრულ მონაცემებს.
ასევე იცით, შეიძლება თუ არა გადაწყვეტილების ხეების გამოყენება რეგრესიისთვის?
გადაწყვეტილების ხე ალგორითმი გახდა ერთ-ერთი ყველაზე გამოყენებული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი როგორც Kaggle-ის მსგავსი კონკურსებში, ასევე ბიზნეს გარემოში. გადაწყვეტილების ხე შეიძლება იყოს გამოყენებული ორივე შიგნით კლასიფიკაცია და რეგრესია პრობლემა. ეს სტატია წარმოგიდგენთ გადაწყვეტილების ხის რეგრესია ალგორითმი რამდენიმე მოწინავე თემებთან ერთად.
ანალოგიურად, რა არის რეგრესიის ხე? გენერალი რეგრესიის ხე მშენებლობის 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 კლასიფიკაციის მეთოდებისთვის.
გარდა ამისა, რა არის რეგრესიის ხე მანქანურ სწავლაში?
გადაწყვეტილების ხე მანქანათმცოდნეობაში . ხე მოდელებს, სადაც სამიზნე ცვლადს შეუძლია მიიღოს მნიშვნელობების დისკრეტული ნაკრები, ეწოდება კლასიფიკაცია ხეები . გადაწყვეტილების ხეები სადაც სამიზნე ცვლადს შეუძლია მიიღოს უწყვეტი მნიშვნელობები (ჩვეულებრივ რეალური რიცხვები) ეწოდება რეგრესიული ხეები.
რა არის გადაწყვეტილების ხის მოდელი?
ა გადაწყვეტილების ხე არის გადაწყვეტილება დამხმარე ინსტრუმენტი, რომელიც იყენებს ა ხე -როგორც გრაფიკი ან მოდელი დან გადაწყვეტილებები და მათი შესაძლო შედეგები, მათ შორის შემთხვევითი მოვლენის შედეგები, რესურსების ხარჯები და სარგებლიანობა. ეს არის ალგორითმის ჩვენების ერთ-ერთი გზა, რომელიც შეიცავს მხოლოდ პირობითი კონტროლის განცხადებებს.
გირჩევთ:
რა არის დარეგულირებული ხაზოვანი რეგრესია?
რეგულარიზაცია. ეს არის რეგრესიის ფორმა, რომელიც ზღუდავს/არეგულირებს ან ამცირებს კოეფიციენტების შეფასებას ნულამდე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს ტექნიკა ხელს უშლის უფრო რთული ან მოქნილი მოდელის სწავლას, რათა თავიდან იქნას აცილებული ზედმეტი მორგების რისკი. ხაზოვანი რეგრესიის მარტივი მიმართება ასე გამოიყურება
შეგიძლიათ გააკეთოთ რეგრესია ტაბლეტში?
წრფივი რეგრესია არის დამოკიდებულ ცვლადს (y) და ერთ ან მეტ განმარტებით ცვლადს (x) შორის კავშირის დემონსტრირების საშუალება. ამიტომ, Tableau-ში წრფივი რეგრესიის გამოსათვლელად, ჯერ უნდა გამოთვალოთ დახრილობა და y-კვეთა
რა არის ML რეგრესია?
რეგრესია არის ML ალგორითმი, რომლის მომზადებაც შესაძლებელია რეალური დანომრილი შედეგების პროგნოზირებისთვის; როგორიცაა ტემპერატურა, აქციების ფასი და ა.შ. რეგრესია ეფუძნება ჰიპოთეზას, რომელიც შეიძლება იყოს წრფივი, კვადრატული, პოლინომიური, არაწრფივი და ა.შ. ჰიპოთეზა არის ფუნქცია, რომელიც ეფუძნება ზოგიერთ ფარულ პარამეტრს და შეყვანის მნიშვნელობებს
არის თუ არა პერსპექტივის თეორია გაურკვევლობის პირობებში გადაწყვეტილების მიღების აღწერილობითი თუ ნორმატიული ანგარიში?
ამტკიცებენ, რომ აღწერილობითმა თეორიებმა (მაგ. პერსპექტივის თეორიამ) ადგილი დაიკავა ნორმატიული თეორიებისგან (მაგ. მოსალოდნელი სარგებლიანობის თეორია). თუმცა ნორმატიული და აღწერილობითი თეორიები არ არის ურთიერთგამომრიცხავი. ორივე საჭიროა რეალურ ცხოვრებაში გადაწყვეტილების მიღებისას
როგორ მუშაობს ბაიესის რეგრესია?
ბაიესის თვალსაზრისით, ჩვენ ვაყალიბებთ წრფივ რეგრესიას ალბათობის განაწილების გამოყენებით და არა წერტილოვანი შეფასებების გამოყენებით. ბაიესის ხაზოვანი რეგრესიის მოდელი ნორმალური განაწილებიდან მიღებული პასუხით არის: გამომავალი, y გენერირებულია ნორმალური (გაუსური) განაწილებიდან, რომელიც ხასიათდება საშუალო და დისტრიბუციით