Мазмұны:
Бейне: Регрессия ағашын талдау дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Регрессия ағашын талдау болжамды нәтижені нақты сан деп санауға болатын кезде (мысалы, үйдің бағасы немесе пациенттің ауруханада болу ұзақтығы).
Сонымен қатар, регрессия ағашының әдісі дегеніміз не?
генерал регрессия ағашы ғимарат әдістемесі кіріс айнымалыларының үздіксіз және категориялық айнымалылардың қоспасы болуына мүмкіндік береді. А Регрессия ағашы шешімнің нұсқасы ретінде қарастырылуы мүмкін ағаштар , жіктеу үшін пайдаланудың орнына нақты мәнді функцияларды жақындатуға арналған әдістері.
Екіншіден, CART классификациясы және регрессия ағаштары дегеніміз не? А Классификация және регрессия ағашы ( САРБА ) машиналық оқытуда қолданылатын болжамды алгоритм болып табылады. Ол мақсатты айнымалы мәндерді басқа мәндерге негізделген қалай болжауға болатындығын түсіндіреді. Бұл шешім ағашы мұндағы әрбір шанышқы болжаушы айнымалының бөлінуі және соңында әрбір түйіннің мақсатты айнымалы үшін болжамы бар.
Осыған байланысты классификация ағашы мен регрессия ағашының айырмашылығы неде?
Бастапқы жіктеу арасындағы айырмашылық және регрессия шешімдер ағаштары бұл, бұл жіктеу шешімдерінің ағаштары тәуелді айнымалылары бар ретсіз мәндермен құрастырылады. The регрессия шешімдер ағаштары үздіксіз мәндері бар реттелген мәндерді қабылдау.
Шешім ағаштарының қандай түрлері бар?
Шешім түрлері ағаштарға жатады:
- ID3 (Итеративті дихотомизатор 3)
- C4. 5 (ID3 мұрагері)
- CART (Жіктеу және регрессия ағашы)
- CHAID (CHi-квадратты автоматты әрекеттесу детекторы).
- MARS: сандық деректерді жақсырақ өңдеу үшін шешім ағаштарын кеңейтеді.
- Шартты қорытынды ағаштары.
Ұсынылған:
Регуляризацияланған сызықтық регрессия дегеніміз не?
Регуляризация. Бұл коэффицентті бағалауды нөлге дейін шектейтін/реттелген немесе азайтатын регрессия түрі. Басқаша айтқанда, бұл әдіс күрделірек немесе икемді модельді үйренуге кедергі келтіреді, осылайша шамадан тыс орнату қаупін болдырмайды. Сызықтық регрессияға арналған қарапайым қатынас келесідей көрінеді
Java-де екілік іздеу ағашын қалай жүзеге асырасыз?
Java-да екілік іздеу ағашын (BST) іске асыру Түйіннің сол жақ ішкі тармағы түйіннің кілтінен аз кілттері бар түйіндерді ғана қамтиды. Түйіннің оң жақ ішкі ағашы түйіннің кілтінен үлкенірек кілттері бар түйіндерді ғана қамтиды. Сол және оң ішкі ағаштың әрқайсысы екілік іздеу ағашы болуы керек. Қайталанатын түйіндер болмауы керек
Python-да шешім ағашын қалай іске асырасыз?
Шешім ағашын іске асыру кезінде біз келесі екі кезеңнен өтеміз: Құрылыс кезеңі. Деректер жиынын алдын ала өңдеу. Деректер жиынын пойыздан бөліп, Python sklearn бумасын пайдаланып сынақтан өткізіңіз. Классфикаторды жаттықтырыңыз. Операциялық кезең. Болжамдар жасаңыз. Дәлдігін есептеңіз
Регрессия ағашының әдісі дегеніміз не?
Жалпы регрессия ағашын құру әдістемесі кіріс айнымалыларының үздіксіз және категориялық айнымалылардың қоспасы болуына мүмкіндік береді. Регрессия ағашын жіктеу әдістері үшін емес, нақты мәнді функцияларды жақындатуға арналған шешім ағаштарының нұсқасы ретінде қарастыруға болады
Шешім ағашын оқыту үшін қандай есеп түрлері қолайлы?
Шешім ағашын үйренуге арналған сәйкес мәселелер Шешім ағашын үйрену әдетте келесі сипаттары бар мәселелерге ең қолайлы: Даналар төлсипат-мән жұптары арқылы ұсынылған. Төлсипаттардың шектеулі тізімі бар (мысалы, шаш түсі) және әрбір данада сол атрибут үшін мән сақталады (мысалы, аққұба)