Sisällysluettelo:
2025 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2025-01-22 17:24
Mitä päätöspuut ovat?
- Vaihe 1: Tuo tiedot.
- Vaihe 2: Puhdista tietojoukko.
- Vaihe 3: Luoda juna/testisarja.
- Vaihe 4: Rakentaa malli.
- Vaihe 5: Tehdä ennustus.
- Vaihe 6: Mittaa suorituskykyä.
- Vaihe 7: Säädä hyperparametrit.
Kun tämä otetaan huomioon, mitä pakettia käytetään päätöspuun luomiseen tietylle R:n tietojoukolle?
R on paketteja mitkä ovat käytetään luomiseen ja visualisoida päätöspuut . Uudeksi aseta ennustajamuuttujasta, me käyttää tämä malli saavuttaa a päätös kategoriassa (kyllä/ei, roskaposti/ei roskaposti). tiedot . The R-paketti "juhla" on käytetään päätöspuiden luomiseen.
Lisäksi, miten Rpart toimii R:ssä? The rpart algoritmi toimii jakamalla tietojoukon rekursiivisesti, mikä tarkoittaa, että jakamisesta syntyvät osajoukot jaetaan edelleen, kunnes ennalta määrätty lopetuskriteeri saavutetaan.
On myös tiedettävä, kuinka päätöspuu rakennetaan?
Tässä on joitakin parhaita käytäntöjä koskevia vinkkejä päätöspuukaavion luomiseen:
- Käynnistä puu. Piirrä suorakulmio sivun vasempaan reunaan edustamaan ensimmäistä solmua.
- Lisää oksia.
- Lisää lehtiä.
- Lisää oksia.
- Täydennä päätöspuu.
- Lopeta haara.
- Tarkista tarkkuus.
Mikä on esimerkillinen päätöspuu?
Päätöspuu Johdanto kanssa esimerkki . Päätöspuu käyttää puu esitys ratkaisemaan ongelman, jossa jokainen lehtisolmu vastaa luokkatunnistetta ja attribuutit esitetään sisäisessä solmussa. puu . Voimme edustaa mitä tahansa boolen funktiota diskreetillä attribuutilla käyttämällä päätöspuu.
Suositeltava:
Kuinka teet yksityisen kansion Galaxy s6:ssa?
Siirry valokuvaan tai tiedostoon, jonka haluat piilottaa ja tehdä katseltavaksi vain yksityisessä tilassa. Valitse tiedosto(t) ja valitse sitten oikeassa yläkulmassa olevasta Ylivuoto-valikkopainikkeesta. Valitse Siirrä yksityiseen
Miten päätöspuun tarkkuus selviää?
Tarkkuus: tehtyjen oikeiden ennusteiden määrä jaettuna tehtyjen ennusteiden kokonaismäärällä. Aiomme ennustaa tiettyyn solmuun liittyvän enemmistöluokan True. eli käytä suurempaa arvo-attribuuttia kustakin solmusta
Kuinka toteutat päätöspuun Pythonissa?
Päätöspuuta toteutettaessa käymme läpi seuraavat kaksi vaihetta: Rakennusvaihe. Esikäsittele tietojoukko. Jaa tietojoukko junasta ja testaa Python sklearn -paketilla. Harjoittele luokittelijaa. Käyttövaihe. Tehdä ennustuksia. Laske tarkkuus
Mikä on päätöspuun syvyys?
Päätöspuun syvyys on pisimmän polun pituus juuresta lehtiin. Päätöspuun koko on puussa olevien solmujen lukumäärä. Huomaa, että jos jokainen päätöspuun solmu tekee binääripäätöksen, koko voi olla jopa 2d+1&miinus1, missä d on syvyys
Millaiset ongelmat soveltuvat parhaiten päätöspuun oppimiseen?
Asianmukaiset ongelmat päätöspuun oppimiseen Päätöspuun oppiminen sopii yleensä parhaiten ongelmiin, joilla on seuraavat ominaisuudet: Ilmentymät esitetään attribuutti-arvo-pareina. Attribuutteja (esim. hiusten väri) on rajallinen luettelo, ja jokainen esiintymä tallentaa arvon tälle attribuutille (esim. blondi)