რა არის კვანძი გადაწყვეტილების ხეში?
რა არის კვანძი გადაწყვეტილების ხეში?

ვიდეო: რა არის კვანძი გადაწყვეტილების ხეში?

ვიდეო: რა არის კვანძი გადაწყვეტილების ხეში?
ვიდეო: ჭარბი ოფლიანობა | რა ითვლება ნორმად და როდის არის საგანგაშო მდგომარეობა 2024, ნოემბერი
Anonim

ა გადაწყვეტილების ხე არის დიაგრამის მსგავსი სტრუქტურა, რომელშიც თითოეული შიდა კვანძი წარმოადგენს "ტესტს" ატრიბუტზე (მაგ. მონეტის ამობრუნება თავებზე ან კუდებზე), თითოეული ტოტი წარმოადგენს ტესტის შედეგს და თითოეული ფურცელი კვანძი წარმოადგენს კლასის ეტიკეტს ( გადაწყვეტილება მიღებული ყველა ატრიბუტის გამოთვლის შემდეგ).

უბრალოდ, რამდენი კვანძია გადაწყვეტილების ხეში?

ა გადაწყვეტილების ხე ჩვეულებრივ იწყება ერთით კვანძი , რომელიც განშტოდება შესაძლო შედეგებზე. თითოეული ეს შედეგი იწვევს დამატებით კვანძები , რომელიც განშტოება სხვა შესაძლებლობებში. ეს აძლევს მას ხის ფორმას. იქ არის სამი განსხვავებული ტიპი კვანძები : შანსი კვანძები , გადაწყვეტილების კვანძები , და დასასრული კვანძები.

გარდა ზემოთ, 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.

ასევე უნდა იცოდეთ, როგორ ახსნით გადაწყვეტილების ხეს?

გადაწყვეტილების ხე აგებს კლასიფიკაციის ან რეგრესიის მოდელებს 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.

რა არის გადაწყვეტილების ხის ტიპები?

გადაწყვეტილების ხეები არის კლასიფიკაციისა და რეგრესიის სტატისტიკური/მანქანური სწავლების ტექნიკა. Ბევრნი არიან გადაწყვეტილების ხეების ტიპები . Ყველაზე პოპულარული გადაწყვეტილების ხე ალგორითმები (ID3, C4. 5, CART) მუშაობს შეყვანის სივრცის განმეორებით დაყოფით იმ ზომების გასწვრივ, რომლებიც შეიცავს ყველაზე მეტ ინფორმაციას.

გირჩევთ: