Mikä on regressiopuumenetelmä?
Mikä on regressiopuumenetelmä?

Video: Mikä on regressiopuumenetelmä?

Video: Mikä on regressiopuumenetelmä?
Video: 🏈 FULL TOM BRADY REACTION with Stephen A., Mad Dog Russo & Mike Francesa 🍿 | First Take 2024, Joulukuu
Anonim

Yleinen regressiopuu rakennus metodologia sallii syötemuuttujien olla sekoituksia jatkuvista ja kategorisista muuttujista. A Regressiopuu voidaan pitää päätöksen muunnelmana puita , joka on suunniteltu arvioimaan reaaliarvoisia funktioita sen sijaan, että sitä käytettäisiin luokitteluun menetelmiä.

Kun tämä otetaan huomioon, kuinka regressiopuu toimii?

Päätöspuu - Regressio . Päätöspuu rakentaa regressio tai luokitusmallit muodossa a puu rakenne. Se jakaa tietojoukon pienempiin ja pienempiin osajoukkoon samalla kun se liittyy päätöspuu kehittyy asteittain. Lopputulos on a puu kanssa päätös solmut ja lehtisolmut.

Lisäksi mitkä ovat erityyppiset päätöspuut? Päätöspuutyyppejä ovat:

  • ID3 (iteratiivinen dikotomisaattori 3)
  • C4. 5 (ID3:n seuraaja)
  • CART (luokitus- ja regressiopuu)
  • CHAID (CHi-neliön automaattinen vuorovaikutuksen ilmaisin).
  • MARS: laajentaa päätöspuita käsittelemään numeerista dataa paremmin.
  • Ehdolliset päättelypuut.

Näin ollen, mitä eroa on luokituspuulla ja regressiopuulla?

Ensisijainen ero luokituksen välillä ja regressiopäätöspuut onko se, luokittelun päätöspuut on rakennettu järjestämättömistä arvoista riippuvaisilla muuttujilla. The regressiopäätöspuut ota järjestetyt arvot jatkuvilla arvoilla.

Mihin regressiopuita käytetään?

Päätös puita jossa kohdemuuttuja voi ottaa jatkuvia arvoja (tyypillisesti reaalilukuja), kutsutaan regressiopuut . Päätösanalyysissä päätös puu voi olla tottunut visuaalisesti ja eksplisiittisesti edustavat päätöksiä ja päätöksentekoa.

Suositeltava: