Video: Độ sâu của cây quyết định là gì?
2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55
Các độ sâu của cây quyết định là độ dài của đường đi dài nhất từ gốc đến lá. Kích thước của một cây quyết định là số nút trong cây . Lưu ý rằng nếu mỗi nút của cây quyết định tạo một nhị phân phán quyết , kích thước có thể lớn đến 2d + 1−1, trong đó d là chiều sâu.
Theo quan điểm này, độ sâu tối đa có thể có của cây quyết định là bao nhiêu?
Kiểm soát độ sâu tối đa sau đó cây điều đó sẽ được tạo. Nó cũng có thể được mô tả là chiều dài của đường dẫn dài nhất từ cây từ rễ đến một chiếc lá. Nút gốc được coi là có chiều sâu của 0. Độ sâu tối đa giá trị không được vượt quá 30 trên máy 32 bit.
Hơn nữa, làm thế nào để bạn giải thích một cây quyết định? Cây quyết định xây dựng các mô hình phân loại hoặc hồi quy dưới dạng cây kết cấu. Nó chia nhỏ tập dữ liệu thành các tập con nhỏ hơn và nhỏ hơn trong khi đồng thời là cây quyết định được phát triển từng bước. Kết quả cuối cùng là một cây với phán quyết nút và nút lá.
Ở đây, độ sâu của cây là gì?
Hơn cây thuật ngữ: The chiều sâu của một nút là số cạnh từ gốc đến nút. Chiều cao của một nút là số cạnh từ nút đến lá sâu nhất. Chiều cao của một cây là chiều cao của rễ.
Độ sâu cây trong rừng ngẫu nhiên là gì?
max_depth đại diện cho chiều sâu của mỗi cây bên trong rừng . Càng sâu thì cây , nó càng có nhiều sự phân chia và nó nắm bắt được nhiều thông tin hơn về dữ liệu. Chúng tôi phù hợp với từng cây quyết định với độ sâu từ 1 đến 32 và lập biểu đồ đào tạo và kiểm tra các lỗi.
Đề xuất:
Định nghĩa của entropy trong cây quyết định là gì?
Entropy: Cây quyết định được xây dựng từ trên xuống từ nút gốc và liên quan đến việc phân vùng dữ liệu thành các tập con chứa các cá thể có giá trị tương tự (đồng nhất). Thuật toán ID3 sử dụng entropy để tính toán độ đồng nhất của một mẫu
Cây quyết định hoạt động như thế nào trong R?
Cây quyết định là một loại thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng trong cả bài toán hồi quy và phân loại. Nó hoạt động cho cả biến đầu vào và đầu ra phân loại và liên tục. Khi một nút con tách thành các nút con khác, nó được gọi là Nút quyết định
Làm thế nào để bạn tìm thấy độ chính xác của cây quyết định?
Độ chính xác: Số dự đoán đúng được thực hiện chia cho tổng số dự đoán được thực hiện. Chúng tôi sẽ dự đoán lớp đa số được liên kết với một nút cụ thể là True. tức là sử dụng thuộc tính giá trị lớn hơn từ mỗi nút
Nhiều quyết định có khác với các quyết định lồng nhau không?
Có hai cách phổ biến để kết hợp hai câu lệnh if: một trong statementT, hoặc statementF, của câu lệnh kia. Cả hai đều được gọi là 'câu lệnh if lồng nhau' và câu lệnh sau cũng có thể được viết dưới dạng 'nhiều quyết định thay thế'. Xin lưu ý rằng cả hai đều khác nhau
Làm cách nào để bạn triển khai cây quyết định trong Python?
Trong khi thực hiện cây quyết định, chúng ta sẽ trải qua hai giai đoạn sau: Giai đoạn Xây dựng. Xử lý trước tập dữ liệu. Tách tập dữ liệu khỏi đào tạo và kiểm tra bằng cách sử dụng gói Python sklearn. Đào tạo trình phân loại. Giai đoạn Hoạt động. Dự đoán. Tính độ chính xác