Videó: Mi az a kosárelemzés?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
Osztályozási és regressziós fa ( KOSÁR ) elemzés rekurzív módon felosztja a megfigyeléseket egy kategorikus (osztályozófák esetén) vagy folytonos (regressziós fák esetén) függő (válasz) változóból és egy vagy több független (magyarázó) változóból álló illesztett adathalmazban, fokozatosan kisebb csoportokra
Ilyen módon mi a CART módszer?
Egy osztályozó és regressziós fa ( KOSÁR ) egy gépi tanulásban használt prediktív algoritmus. Elmagyarázza, hogyan lehet egy célváltozó értékeit megjósolni más értékek alapján. Ez egy döntési fa, ahol minden egyes elágazás egy prediktorváltozó felosztása, és a végén minden csomópont rendelkezik egy előrejelzéssel a célváltozóra.
Ezt követően a kérdés az, hogy mi az a CART adatbányászat? KOSÁR az osztályozási és regressziós fákat jelenti. Ez egy döntési fa tanulási technika, amely osztályozási vagy regressziós fákat ad ki.
Az emberek azt is kérdezik, hogyan működik a CART algoritmus?
Az algoritmus Breiman és munkatársai (1984) osztályozási és regressziós fáin alapul. A KOSÁR A fa egy bináris döntési fa, amelyet úgy hoznak létre, hogy egy csomópontot ismételten két gyermekcsomópontra osztanak fel, kezdve a teljes tanulási mintát tartalmazó gyökércsomóponttal. I A függő változó vagy célváltozó.
Mi az a regressziós fa elemzés?
Osztályozás faelemzés az, amikor az előrejelzett eredmény az az osztály (diszkrét), amelyhez az adat tartozik. Regressziós fa elemzés az, amikor a megjósolt eredmény valós számnak tekinthető (pl. egy ház ára vagy a beteg kórházi tartózkodási ideje).