Video: Cây quyết định cho bạn biết điều gì?
2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55
MỘT cây quyết định là một phán quyết công cụ hỗ trợ sử dụng cây đồ thị-giống như hoặc mô hình của quyết định và các hậu quả có thể xảy ra của chúng, bao gồm cả kết quả sự kiện may rủi, chi phí tài nguyên và tiện ích. Đó là một cách để hiển thị một thuật toán chỉ chứa các câu lệnh điều khiển có điều kiện.
Hơn nữa, tại sao chúng ta sử dụng cây quyết định?
Cây quyết định cung cấp một phương pháp hiệu quả Phán quyết Làm vì họ: Đặt ra vấn đề rõ ràng để tất cả các lựa chọn có thể được thử thách. Cho phép chúng tôi phân tích đầy đủ các hậu quả có thể có của một phán quyết . Cung cấp một khuôn khổ để định lượng các giá trị của kết quả và xác suất đạt được chúng.
Thứ hai, những ưu điểm của cây quyết định là gì? Một quan trọng thuận lợi của một cây quyết định là nó buộc phải xem xét tất cả các kết quả có thể có của một phán quyết và lần theo từng con đường dẫn đến kết luận. Nó tạo ra một phân tích toàn diện về hậu quả dọc theo từng nhánh và xác định phán quyết các nút cần phân tích thêm.
Cân nhắc kỹ điều này, làm thế nào để cây quyết định đạt được quyết định của nó?
MỘT cây quyết định là vẽ ngược với nó là gốc tại NS đứng đầu. Trong NS hình ảnh trên NS bên trái, NS văn bản in đậm màu đen đại diện cho một điều kiện / nút bên trong, dựa trên đó cái cây tách thành các nhánh / cạnh. Nói chung, Cây quyết định thuật toán là được gọi là CART hoặc Phân loại và Hồi quy Cây.
Cây quyết định với 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.
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
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
Sự khác biệt giữa bộ định tuyến cơ sở cố định và bộ định tuyến cố định là gì?
Với một bộ định tuyến cơ sở cố định, vị trí của bit bộ định tuyến là không đổi. Một bộ định tuyến đế chìm được thiết kế để bạn có thể đặt trước độ sâu vết cắt và sau đó hạ thấp (“lao”) vào vết cắt với đế của bộ định tuyến bằng phẳng trên bề mặt vật liệu
Loại vấn đề nào phù hợp nhất cho việc học theo cây quyết định?
Các vấn đề thích hợp cho việc học cây quyết định Học cây quyết định thường phù hợp nhất với các bài toán có các đặc điểm sau: Các thể hiện 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 phiên bản lưu trữ một giá trị cho thuộc tính đó (ví dụ: tóc vàng)