Tartalomjegyzék:

Milyen típusú problémák a legalkalmasabbak a döntési fa tanuláshoz?
Milyen típusú problémák a legalkalmasabbak a döntési fa tanuláshoz?

Videó: Milyen típusú problémák a legalkalmasabbak a döntési fa tanuláshoz?

Videó: Milyen típusú problémák a legalkalmasabbak a döntési fa tanuláshoz?
Videó: Карл Фристон: «Мета» принцип свободной энергии [ЧАСТЬ 1!] 2024, Lehet
Anonim

Megfelelő Problémák számára Döntési fa tanulás

Döntési fa tanulás általában van legalkalmasabb nak nek problémákat a következő jellemzőkkel: A példányokat attribútum-érték párok reprezentálják. Az attribútumok véges listája (pl. hajszín), és minden példány tárol egy értéket ehhez az attribútumhoz (pl. szőke).

Akkor milyen problémák merülnek fel a döntési fa tanulásában?

A tanulási döntési fák gyakorlati kérdései a következők:

  • annak meghatározása, hogy milyen mélyre nőjön a döntési fa.
  • folyamatos attribútumok kezelése.
  • megfelelő attribútum kiválasztási mérték kiválasztása.
  • hiányzó attribútumértékekkel rendelkező képzési adatok kezelése.
  • attribútumok kezelése eltérő költségekkel.

Felmerülhet az is, hogy mi a haszna a döntési fának a gépi tanulásban? Döntési fák nem paraméteres felügyelt tanulás módszer használt mindkettőnek osztályozás és regressziós feladatok. A cél egy olyan modell létrehozása, amely előrejelzi a célváltozó értékét tanulás egyszerű döntés az adatjellemzőkből kikövetkeztetett szabályok.

Ilyen módon mik a döntési fa előnyei és hátrányai?

Előnyök és hátrányok Egyszerűen érthető és értelmezhető. Az emberek képesek megérteni döntési fa modellek rövid magyarázat után. Még kevés kemény adat esetén is értékes.

Mi az a döntési fa és példa?

Döntési fák a felügyelt gépi tanulás egy fajtája (azaz elmagyarázza, hogy mi a bemenet és mi a megfelelő kimenet a betanítási adatokban), ahol az adatokat egy bizonyos paraméter szerint folyamatosan felosztják. An példa a döntési fa a fenti bináris használatával magyarázható fa.

Ajánlott: