Mis tüüpi probleemid sobivad kõige paremini otsustuspuu õppimiseks?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45

Asjakohane Probleemid jaoks Otsustuspuu õppimine

Otsustuspuu õppimine on üldiselt kõige paremini sobivad juurde probleeme järgmiste tunnustega: Eksemplare esindavad atribuudi-väärtuse paarid. Atribuutide (nt juuksevärv) loend on piiratud ja iga eksemplar salvestab selle atribuudi väärtuse (nt blond)

Millised on siis otsustuspuu õppimise probleemid?

Õppimisotsuste puude praktilised küsimused hõlmavad järgmist:

• otsustada, kui sügavale otsustuspuud kasvatada.
• pidevate atribuutide käsitlemine.
• sobiva atribuudi valiku mõõdiku valimine.
• puuduvate atribuutide väärtustega koolitusandmete käsitlemine.
• erinevate kuludega atribuutide käsitlemine.

Võib ka küsida, mis kasu on otsustuspuust masinõppes? Otsuste puud on mitteparameetrilise järelevalve all õppimine meetod kasutatud mõlemale klassifikatsioon ja regressiooniülesanded. Eesmärk on luua mudel, mis ennustab sihtmuutuja väärtust õppimine lihtne otsus andmefunktsioonidest tuletatud reeglid.

Millised on sel viisil otsustuspuu eelised ja puudused?

Eelised ja miinused Neid on lihtne mõista ja tõlgendada. Inimesed on võimelised aru saama otsustuspuu mudelid pärast lühikest selgitust. Omab väärtust isegi väheste kõvade andmetega.

Mis on otsustuspuu ja eeskuju?

Otsuste puud on juhendatud masinõppe tüüp (see tähendab, et selgitate, mis on sisend ja milline on vastav väljund treeningandmetes), kus andmeid jagatakse pidevalt vastavalt teatud parameetrile. An näide a otsustuspuu saab seletada ülaltoodud kahendkoodi abil puu.