Мазмұны:

Шешім ағашын оқыту үшін қандай есеп түрлері қолайлы?
Шешім ағашын оқыту үшін қандай есеп түрлері қолайлы?

Бейне: Шешім ағашын оқыту үшін қандай есеп түрлері қолайлы?

Бейне: Шешім ағашын оқыту үшін қандай есеп түрлері қолайлы?
Бейне: Жігітім дұрыстап тықпаса не істеу керек? 2024, Қараша
Anonim

Қолайлы Мәселелер үшін Шешім ағашын оқыту

Шешім ағашын оқыту жалпы болып табылады ең қолайлы дейін проблемалар келесі сипаттамалармен: Даналар төлсипат-мән жұптары арқылы ұсынылады. Төлсипаттардың шектеулі тізімі бар (мысалы, шаш түсі) және әрбір данада сол атрибут үшін мән сақталады (мысалы, аққұба)

Сонда шешім ағашын оқытуда қандай мәселелер бар?

Шешім ағаштарын оқытудағы практикалық мәселелерге мыналар жатады:

  • шешім ағашын қаншалықты терең өсіру керектігін анықтау.
  • үздіксіз атрибуттарды өңдеу.
  • сәйкес атрибут таңдау өлшемін таңдау.
  • атрибут мәндері жоқ оқу деректерін өңдеу.
  • әр түрлі шығындармен атрибуттарды өңдеу.

Сондай-ақ сұрақ туындауы мүмкін: машиналық оқытуда шешім ағашын пайдалану неде? Шешім ағаштары параметрлік емес бақыланатындар болып табылады үйрену әдіс пайдаланылады екеуіне де классификация және регрессия тапсырмалары. Мақсаты арқылы мақсатты айнымалының мәнін болжайтын модель жасау үйрену қарапайым шешім деректер мүмкіндіктерінен шығатын ережелер.

Осылайша, шешім ағашының артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?

Артылықшылықтар мен кемшіліктер Түсінуге және түсіндіруге оңай. Адамдар түсінуге қабілетті шешім ағашы қысқаша түсіндірмеден кейін үлгілер. Кішкене қатты деректермен де құнды болыңыз.

Шешім ағашы және мысал дегеніміз не?

Шешім ағаштары олар белгілі бір параметрге сәйкес деректер үздіксіз бөлінетін бақыланатын машиналық оқытудың бір түрі (яғни оқу деректеріндегі кірістің не екенін және сәйкес шығыстың не екенін түсіндіресіз). Ан мысал а шешім ағашы жоғарыдағы екілік арқылы түсіндіруге болады ағаш.

Ұсынылған: