Làm thế nào để cây quyết định tách ra?
Làm thế nào để cây quyết định tách ra?

Video: Làm thế nào để cây quyết định tách ra?

Video: Làm thế nào để cây quyết định tách ra?
Video: Decision tree with Entropy index - Lập cây quyết định bằng độ đo Entropy 2024, Tháng tư
Anonim

Cây quyết định sử dụng nhiều thuật toán để quyết định chia tay một nút trong hai hoặc nhiều nút con. Nói cách khác, chúng tôi có thể nói rằng độ tinh khiết của nút tăng lên so với biến đích. Phân chia cây quyết định các nút trên tất cả các biến có sẵn và sau đó chọn tách ra dẫn đến hầu hết các nút con đồng nhất.

Theo đó, biến tách trong cây quyết định là gì?

Cây quyết định được huấn luyện bằng cách truyền dữ liệu xuống từ nút gốc đến các lá. Dữ liệu được lặp đi lặp lại tách ra theo dự đoán biến để các nút con “thuần nhất” hơn (tức là đồng nhất) về mặt kết quả Biến đổi.

cây quyết định có luôn là nhị phân không? MỘT Cây quyết định là một cây (và một loại đồ thị có hướng, xoay chiều) trong đó các nút đại diện cho quyết định (hộp vuông), chuyển đổi ngẫu nhiên (hộp tròn) hoặc các nút đầu cuối và các cạnh hoặc nhánh là nhị phân (có / không, đúng / sai) đại diện cho các đường dẫn có thể từ nút này đến nút khác.

Cũng hỏi, cây Quyết định hoạt động như thế nào?

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. MỘT phán quyết nút có hai hoặc nhiều nhánh. Nút lá đại diện cho một phân loại hoặc phán quyết.

Một cây quyết định có thể có nhiều hơn 2 lần tách?

Nó có thể làm cho nhiều hơn một nhị phân tách ra trong một cây quyết định . Phát hiện tương tác tự động chi bình phương (CHAID) là một thuật toán để thực hiện nhiều hơn nhị phân chia đôi . Tuy nhiên, scikit-learning chỉ hỗ trợ hệ nhị phân chia đôi vì nhiều lý do. Duy nhất cây quyết định thường không có một khả năng dự đoán rất tốt (xem.

Đề xuất: