Loại vấn đề nào phù hợp nhất cho việc học theo cây quyết định?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Phù hợp Các vấn đề vì Học cây quyết định

Học cây quyết định nói chung là phu hợp nhât đến các vấn đề với các đặc điểm sau: Các cá thể được biểu diễn bằng các cặp thuộc tính-giá trị. Có một danh sách hữu hạn các thuộc tính (ví dụ: màu tóc) và mỗi trường hợp lưu trữ một giá trị cho thuộc tính đó (ví dụ: tóc vàng)

Sau đó, các vấn đề trong học cây quyết định là gì?

Các vấn đề thực tế trong học cây quyết định bao gồm:

• xác định độ sâu để phát triển cây quyết định.
• xử lý các thuộc tính liên tục.
• lựa chọn một biện pháp lựa chọn thuộc tính thích hợp.
• xử lý dữ liệu đào tạo bị thiếu giá trị thuộc tính.
• xử lý các thuộc tính với các chi phí khác nhau.

Người ta cũng có thể hỏi, việc sử dụng cây quyết định trong học máy là gì? Cây quyết định là một người giám sát phi tham số học tập phương pháp đã sử dụng cho cả hai phân loại và các nhiệm vụ hồi quy. Mục tiêu là tạo ra một mô hình dự đoán giá trị của một biến mục tiêu bằng cách học tập đơn giản phán quyết các quy tắc suy ra từ các tính năng dữ liệu.

Theo cách này, những ưu điểm và nhược điểm của cây quyết định là gì?

Ưu điểm và nhược điểm Rất đơn giản để hiểu và giải thích. Mọi người có thể hiểu cây quyết định mô hình sau khi giải thích ngắn gọn. Có giá trị ngay cả với ít dữ liệu cứng.

Cây quyết định và ví dụ là gì?

Cây quyết định là một loại Học máy được giám sát (nghĩa là bạn giải thích đầu vào là gì và đầu ra tương ứng là gì trong dữ liệu đào tạo) trong đó dữ liệu được phân tách liên tục theo một tham số nhất định. Một thí dụ của một cây quyết định có thể được giải thích bằng cách sử dụng nhị phân ở trên cây.