Video: Ano ang lalim ng isang puno ng desisyon?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ang lalim ng decision tree ay ang haba ng pinakamahabang landas mula sa ugat hanggang sa isang dahon. Ang laki ng a puno ng desisyon ay ang bilang ng mga node sa puno . Tandaan na kung ang bawat node ng puno ng desisyon gumagawa ng binary desisyon , ang laki ay maaaring kasing laki ng 2d+1−1, kung saan ang d ay ang lalim.
Sa pag-iingat nito, ano ang pinakamataas na posibleng lalim ng puno ng desisyon?
Kinokontrol ang maximum na lalim ng puno iyon ay malilikha. Maaari din itong ilarawan bilang ang haba ng pinakamahabang landas mula sa puno ugat sa isang dahon. Ang root node ay itinuturing na may a lalim ng 0. Ang Max Depth ang halaga ay hindi maaaring lumampas sa 30 sa isang 32-bit na makina.
Higit pa rito, paano mo ipapaliwanag ang isang puno ng desisyon? Puno ng desisyon bubuo ng mga modelo ng klasipikasyon o 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.
Dito, ano ang lalim ng isang puno?
Higit pa puno terminolohiya: Ang lalim ng isang node ay ang bilang ng mga gilid mula sa ugat hanggang sa node. Ang taas ng isang node ay ang bilang ng mga gilid mula sa node hanggang sa pinakamalalim na dahon. Ang taas ng a puno ay taas ng ugat.
Ano ang lalim ng puno sa random na kagubatan?
ang max_depth ay kumakatawan sa lalim ng bawat isa puno nasa kagubatan . Mas malalim ang puno , mas maraming hati ang mayroon ito at kumukuha ito ng higit pang impormasyon tungkol sa data. Nagkasya kami sa bawat isa puno ng desisyon na may lalim mula 1 hanggang 32 at i-plot ang mga error sa pagsasanay at pagsubok.
Inirerekumendang:
Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?
Katumpakan: Ang bilang ng mga tamang hula na ginawa na hinati sa kabuuang bilang ng mga hula na ginawa. Huhulaan namin ang karamihan sa klase na nauugnay sa isang partikular na node bilang True. i.e. gamitin ang mas malaking value attribute mula sa bawat node
Iba ba ang maraming desisyon sa mga nested na desisyon?
Mayroong dalawang karaniwang paraan upang pagsamahin ang dalawa kung pahayag: ang isa sa loob ng pahayagT, o ang pahayagF, ng isa pa. Parehong tinatawag na 'nested if statements', at ang huli ay maaari ding isulat sa anyo ng 'multiple-alternative decisions'. Pakitandaan na pareho silang magkaiba sa isa't isa
Paano mo ipapatupad ang isang puno ng desisyon sa Python?
Habang ipinapatupad ang decision tree, dadaan tayo sa sumusunod na dalawang yugto: Building Phase. Paunang iproseso ang dataset. Hatiin ang dataset mula sa tren at subukan gamit ang Python sklearn package. Sanayin ang classifier. Yugto ng Operasyon. Gumawa ng mga prediksyon. Kalkulahin ang katumpakan
Ano ang sinasabi sa iyo ng mga puno ng desisyon?
Ang decision tree ay isang decision support tool na gumagamit ng tree-like graph o model ng mga desisyon at ang mga posibleng kahihinatnan nito, kabilang ang mga resulta ng pagkakataon sa kaganapan, mga gastos sa mapagkukunan, at utility. Ito ay isang paraan upang magpakita ng algorithm na naglalaman lamang ng mga conditional control statement
Ano ang isang node sa isang puno ng desisyon?
Ang decision tree ay isang flowchart-like structure kung saan ang bawat panloob na node ay kumakatawan sa isang 'pagsubok' sa isang katangian (hal kung ang isang coin flip ay lumalabas sa mga ulo o buntot), ang bawat sangay ay kumakatawan sa kinalabasan ng pagsubok, at ang bawat leaf node ay kumakatawan sa isang label ng klase (nakuha ang desisyon pagkatapos ma-compute ang lahat ng mga katangian)