Watter tipe probleme is die beste geskik vir besluitboomleer?

2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42

Gepas Probleme vir Besluitboomleer

Besluitboom leer is oor die algemeen die beste geskik is aan probleme met die volgende kenmerke: Gevalle word deur attribuut-waarde-pare voorgestel. Daar is 'n eindige lys van eienskappe (bv. haarkleur) en elke geval stoor 'n waarde vir daardie kenmerk (bv. blond)

Wat is dan die kwessies in besluitboomleer?

Praktiese kwessies in leerbesluitbome sluit in:

• bepaal hoe diep om die besluitboom te laat groei.
• hantering van deurlopende eienskappe.
• die keuse van 'n gepaste kenmerkseleksiemaatstaf.
• hantering van opleidingsdata met ontbrekende kenmerkwaardes.
• hantering van eienskappe met verskillende koste.

'n Mens kan ook vra, wat is die nut van besluitboom in masjienleer? Besluitbome is 'n nie-parametriese onder toesig leer metode gebruik word vir beide klassifikasie en regressie take. Die doel is om 'n model te skep wat die waarde van 'n teikenveranderlike voorspel deur leer eenvoudig besluit reëls wat afgelei word van die datakenmerke.

Op hierdie manier, wat is die voor- en nadele van besluitboom?

Voordele en nadele Is maklik om te verstaan en te interpreteer. Mense is in staat om te verstaan besluitboom modelle na 'n kort verduideliking. Het waarde selfs met min harde data.

Wat is besluiteboom en voorbeeld?

Besluitbome is 'n tipe van Toesig Masjienleer (dit wil sê jy verduidelik wat die inset is en wat die ooreenstemmende uitset in die opleidingsdata is) waar die data voortdurend volgens 'n sekere parameter verdeel word. An voorbeeld van 'n besluitboom kan verduidelik word met behulp van bogenoemde binêre boom.