Videó: Hogyan működik a döntési fa R-ben?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
A döntési fa az egyfajta felügyelt tanulási algoritmus, amely tud regressziós és osztályozás problémákat. Azt művek mind a kategorikus, mind a folyamatos bemeneti és kimeneti változók esetében. Amikor egy alcsomópont további alcsomópontokra bomlik, az van úgynevezett a Döntés Csomópont.
Hasonlóképpen, hogyan valósíthat meg döntési fát R-ben?
- 1. lépés: Importálja az adatokat.
- 2. lépés: Tisztítsa meg az adatkészletet.
- 3. lépés: Hozzon létre vonat/tesztkészletet.
- 4. lépés: Készítse el a modellt.
- 5. lépés: Készítsen előrejelzést.
- 6. lépés: Mérje meg a teljesítményt.
- 7. lépés: Hangolja be a hiperparamétereket.
Továbbá, hogyan működik a döntési fa? Döntési fa épít osztályozás vagy regressziós modellek formájában a fa szerkezet. Egy adathalmazt kisebb és kisebb részhalmazokra bont, miközben társított döntési fa fokozatosan fejlődik. A végeredmény a fa val vel döntés csomópontok és levél csomópontok.
Ebben a tekintetben melyik csomagot használjuk döntési fa létrehozására egy adott R-beli adathalmazhoz?
R van csomagokat amelyek létrehozásához használtak és vizualizáld döntési fák . Újnak készlet előrejelző változóból, mi használat ez a modell a döntés kategóriájában (igen/Nem, spam/nem spam) a adat . Az R csomag "buli" az döntési fák létrehozására használják.
Hogyan működik az Rpart az R-ben?
Az rpart algoritmus művek az adatkészlet rekurzív felosztásával, ami azt jelenti, hogy a felosztásból származó részhalmazokat tovább osztjuk, amíg el nem érjük az előre meghatározott befejezési feltételt.
Ajánlott:
Mi az entrópia meghatározása a döntési fában?
Entrópia: A döntési fa felülről lefelé épül fel egy gyökércsomópontból, és az adatokat olyan részhalmazokra particionálja, amelyek hasonló értékű (homogén) példányokat tartalmaznak. Az ID3 algoritmus entrópiát használ a minta homogenitásának kiszámításához
Hogyan találja meg a döntési fa pontosságát?
Pontosság: A helyes előrejelzések száma osztva az előrejelzések teljes számával. Az adott csomóponthoz társított többségi osztályt igaznak fogjuk megjósolni. azaz használja a nagyobb érték attribútumot minden csomópontból
Hogyan valósíthat meg döntési fát Pythonban?
A döntési fa megvalósítása során a következő két fázison megyünk keresztül: Építési fázis. Az adatkészlet előfeldolgozása. Ossza fel az adatkészletet a vonatból, és tesztelje a Python sklearn csomaggal. Tanítsa meg az osztályozót. Üzemeltetési fázis. Előrejelzések készítése. Számítsa ki a pontosságot
Hogyan döntenek a döntési fák a kettéválás mellett?
A döntési fák több algoritmust használnak annak eldöntésére, hogy egy csomópontot két vagy több alcsomópontra osztanak fel. Más szóval azt mondhatjuk, hogy a csomópont tisztasága növekszik a célváltozóhoz képest. A döntési fa felosztja a csomópontokat az összes elérhető változóra, majd kiválasztja azt a felosztást, amely a legtöbb homogén alcsomópontot eredményezi
Hogyan hozhat létre döntési fát a PowerPointban?
Ebben a cikkben az Envato Elements gondolattérkép-sablonját fogom testre szabni egy egyszerű döntési fa létrehozásához. Ezeket az alapokat szem előtt tartva hozzunk létre döntési fát a PowerPointban. Rajzolja meg papírra a döntési fát. Válasszon és töltsön le egy MindMap sablont. Formázza a csomópontokat és ágakat. Adja meg adatait