Video: Paano gumagana ang decision tree sa R?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Decision tree ay isang uri ng pinangangasiwaang algorithm sa pag-aaral na pwede gagamitin sa parehong regression at pag-uuri mga problema. Ito gumagana para sa parehong kategorya at tuluy-tuloy na input at output variable. Kapag nahati ang isang sub-node sa karagdagang mga sub-node, ito ay tinatawag na a Desisyon Node.
Gayundin, paano mo ipapatupad ang isang puno ng desisyon sa R?
- Hakbang 1: I-import ang data.
- Hakbang 2: Linisin ang dataset.
- Hakbang 3: Gumawa ng set ng tren/pagsusulit.
- Hakbang 4: Buuin ang modelo.
- Hakbang 5: Gumawa ng hula.
- Hakbang 6: Sukatin ang pagganap.
- Hakbang 7: Ibagay ang mga hyper-parameter.
Higit pa rito, paano gumagana ang decision tree? Puno ng desisyon nagtatayo pag-uuri o mga modelo ng regression sa anyo ng a puno istraktura. Pinaghihiwa-hiwalay nito ang isang set ng data sa mas maliit at mas maliliit na subset habang kasabay nito ay isang nauugnay puno ng desisyon ay incrementally binuo. Ang huling resulta ay a puno kasama desisyon node at leaf node.
Kaugnay nito, aling pakete ang ginagamit upang lumikha ng isang puno ng desisyon para sa isang ibinigay na set ng data sa R?
R may mga pakete Alin ang mga ginamit upang lumikha at isalarawan mga puno ng desisyon . Para sa bago itakda ng predictor variable, kami gamitin ang modelong ito upang makarating sa isang desisyon sa kategorya (oo/Hindi, spam/hindi spam) ng datos . Ang R package "party" ay ginamit upang lumikha ng mga puno ng desisyon.
Paano gumagana ang Rpart sa R?
Ang rpart algorithm gumagana sa pamamagitan ng paghahati sa dataset nang paulit-ulit, na nangangahulugan na ang mga subset na nagmula sa isang split ay higit pang hinati hanggang sa maabot ang isang paunang natukoy na pamantayan sa pagwawakas.
Inirerekumendang:
Alin ang kahulugan ng entropy sa decision tree?
Entropy: Ang isang puno ng desisyon ay binuo sa itaas-pababa mula sa isang root node at nagsasangkot ng paghahati ng data sa mga subset na naglalaman ng mga pagkakataon na may katulad na mga halaga (homogeneous). Gumagamit ang ID3 algorithm ng entropy upang kalkulahin ang homogeneity ng isang sample
Anong uri ng mga problema ang pinakaangkop para sa pag-aaral ng decision tree?
Mga Naaangkop na Problema para sa Pag-aaral ng Decision Tree Ang pag-aaral ng Decision tree sa pangkalahatan ay pinakaangkop sa mga problema na may mga sumusunod na katangian: Ang mga pagkakataon ay kinakatawan ng mga pares ng attribute-value. May isang tiyak na listahan ng mga katangian (hal. kulay ng buhok) at ang bawat instance ay nag-iimbak ng halaga para sa katangiang iyon (hal. blonde)
Paano ka gagawa ng decision tree sa R?
Ano ang Decision Trees? Hakbang 1: I-import ang data. Hakbang 2: Linisin ang dataset. Hakbang 3: Gumawa ng set ng tren/pagsusulit. Hakbang 4: Buuin ang modelo. Hakbang 5: Gumawa ng hula. Hakbang 6: Sukatin ang pagganap. Hakbang 7: Ibagay ang mga hyper-parameter
Ang decision tree ba ay isang regression?
Decision Tree - Regression. Ang puno ng desisyon ay bumubuo ng mga modelo ng regression o pag-uuri sa anyo ng isang istraktura ng puno. Ang pinakamataas na decision node sa isang puno na tumutugma sa pinakamahusay na predictor na tinatawag na root node. Ang mga puno ng desisyon ay maaaring pangasiwaan ang parehong pang-categorical at numerical na data
Paano ka gumawa ng decision tree sa PowerPoint?
Sa artikulong ito, iko-customize ko ang template ng mindmap mula sa Envato Elements para gumawa ng simpleng decision tree. Habang nasa isip ang mga pangunahing kaalaman, gumawa tayo ng decision tree sa PowerPoint. Iguhit ang Decision Tree sa Papel. Pumili at Mag-download ng Template ng MindMap. I-format ang mga Node at Sangay. Ipasok ang Iyong Impormasyon