Kazalo:

Katere vrste problemov so najbolj primerne za učenje drevesa odločanja?
Katere vrste problemov so najbolj primerne za učenje drevesa odločanja?

Video: Katere vrste problemov so najbolj primerne za učenje drevesa odločanja?

Video: Katere vrste problemov so najbolj primerne za učenje drevesa odločanja?
Video: Daniel Schmachtenberger: Will Technology Destroy Us? 2024, November
Anonim

Primerno Težave za Učenje drevesa odločitev

Učenje drevesa odločitev je na splošno najbolj primeren do težave z naslednjimi značilnostmi: Primerki so predstavljeni s pari atribut-vrednost. Obstaja končen seznam atributov (npr. barva las) in vsak primerek shrani vrednost za ta atribut (npr. blond)

Kakšne so potem težave pri učenju drevesa odločanja?

Praktična vprašanja pri učenju odločitvenih dreves vključujejo:

  • določanje, kako globoko rasti drevo odločitev.
  • ravnanje z neprekinjenimi atributi.
  • izbira ustreznega merila izbire atributov.
  • ravnanje s podatki o usposabljanju z manjkajočimi vrednostmi atributov.
  • ravnanje z atributi z različnimi stroški.

Lahko se tudi vprašamo, kakšna je uporaba drevesa odločanja pri strojnem učenju? Drevesa odločitev so neparametrično nadzorovani učenje metoda uporablja za oba razvrstitev in regresijske naloge. Cilj je ustvariti model, ki predvideva vrednost ciljne spremenljivke učenje preprosta odločitev pravila, ki izhajajo iz značilnosti podatkov.

Kakšne so na ta način prednosti in slabosti drevesa odločanja?

Prednosti in slabosti So enostavni za razumevanje in interpretacijo. Ljudje so sposobni razumeti odločitveno drevo modelov po kratki razlagi. Imejte vrednost tudi z malo trdih podatkov.

Kaj je drevo odločitev in primer?

Drevesa odločitev so vrsta nadzorovanega strojnega učenja (to pomeni, da razložite, kaj je vhod in kaj je ustrezen izhod v podatkih o usposabljanju), kjer se podatki neprekinjeno delijo glede na določen parameter. An primer od a odločitveno drevo je mogoče razložiti z uporabo zgornjega binarnega zapisa drevo.

Priporočena: