Sisällysluettelo:

Millaiset ongelmat soveltuvat parhaiten päätöspuun oppimiseen?
Millaiset ongelmat soveltuvat parhaiten päätöspuun oppimiseen?

Video: Millaiset ongelmat soveltuvat parhaiten päätöspuun oppimiseen?

Video: Millaiset ongelmat soveltuvat parhaiten päätöspuun oppimiseen?
Video: HRI Loves Developers: Väestötilastoja avoimena datana 2.12.2021 2024, Joulukuu
Anonim

Sopiva Ongelmia varten Päätöspuun oppiminen

Päätöspuun oppiminen on yleensä parhaiten soveltuvat to ongelmia joilla on seuraavat ominaisuudet: Ilmentymiä edustavat attribuutti-arvo-parit. Attribuutteja (esim. hiusten väri) on rajallinen luettelo, ja jokainen esiintymä tallentaa arvon tälle attribuutille (esim. blondi).

Mitä ongelmia sitten on päätöspuun oppimisessa?

Käytännön kysymyksiä oppimispäätöspuussa ovat:

  • määrittää, kuinka syvälle päätöspuuta kasvatetaan.
  • jatkuvien attribuuttien käsittely.
  • valita sopiva attribuutin valintamitta.
  • käsittelee harjoitustietoja, joissa attribuuttiarvot puuttuvat.
  • attribuuttien käsittely eri kustannuksin.

Voidaan myös kysyä, mitä hyötyä päätöspuusta on koneoppimisessa? Päätöspuut ovat ei-parametrisesti valvottuja oppimista menetelmä käytetty molemmille luokitus ja regressiotehtävät. Tavoitteena on luoda malli, joka ennustaa kohdemuuttujan arvon oppimista yksinkertainen päätös tietoominaisuuksista päätellyt säännöt.

Mitkä ovat tällä tavalla päätöspuun edut ja haitat?

Hyödyt ja haitat Ne ovat helppoja ymmärtää ja tulkita. Ihmiset pystyvät ymmärtämään päätöspuu mallit lyhyen selityksen jälkeen. Arvoa pienelläkin datalla.

Mikä on päätöspuu ja esimerkki?

Päätöspuut ovat eräänlainen valvottu koneoppiminen (eli selität, mikä on syöte ja mikä on vastaava lähtö koulutustiedoissa), jossa dataa jaetaan jatkuvasti tietyn parametrin mukaan. An esimerkki a päätöspuu voidaan selittää käyttämällä yllä olevaa binaaria puu.

Suositeltava: