Video: Ano ang pamamaraan ng regression tree?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ang heneral regression tree gusali pamamaraan nagbibigay-daan sa mga variable ng pag-input na maging isang pinaghalong tuluy-tuloy at kategoryang mga variable. A Puno ng regression maaaring ituring bilang isang variant ng desisyon mga puno , na idinisenyo upang tantiyahin ang mga function na may tunay na halaga, sa halip na gamitin para sa pag-uuri paraan.
Kung isasaalang-alang ito, paano gumagana ang regression tree?
Puno ng Desisyon - Regression . Puno ng desisyon nagtatayo regression o mga modelo ng pag-uuri sa anyo ng a puno istraktura. Pinaghihiwa-hiwalay nito ang isang dataset 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.
Bukod pa rito, ano ang iba't ibang uri ng mga puno ng desisyon? Ang mga uri ng mga puno ng desisyon ay kinabibilangan ng:
- ID3 (Iterative Dichotomizer 3)
- C4. 5 (kapalit ng ID3)
- CART (Classification And Regression Tree)
- CHAID (CHi-squared Automatic Interaction Detector).
- MARS: nagpapalawak ng mga puno ng desisyon upang mas mahusay na pangasiwaan ang numerical data.
- Mga Puno ng Conditional Inference.
Dahil dito, ano ang pagkakaiba sa pagitan ng puno ng pag-uuri at puno ng regression?
Ang pangunahin pagkakaiba sa pagitan ng pag-uuri at mga puno ng desisyon ng regression ay iyon, ang mga puno ng desisyon sa pag-uuri ay binuo gamit ang mga hindi ayos na halaga na may mga umaasang variable. Ang mga puno ng desisyon ng regression kumuha ng mga ordered value na may tuluy-tuloy na value.
Ano ang ginagamit ng mga regression tree?
Desisyon mga puno kung saan ang target na variable ay maaaring tumagal ng tuluy-tuloy na mga halaga (karaniwang tunay na mga numero) ay tinatawag mga puno ng regression . Sa pagsusuri ng desisyon, isang desisyon puno ay maaaring maging dati biswal at tahasang kumakatawan sa mga desisyon at paggawa ng desisyon.
Inirerekumendang:
Ano ang regularized linear regression?
Regularisasyon. Ito ay isang anyo ng regression, na pumipigil/nag-regularize o nagpapaliit sa mga pagtatantya ng koepisyent patungo sa zero. Sa madaling salita, pinipigilan ng pamamaraang ito ang pag-aaral ng mas kumplikado o nababaluktot na modelo, upang maiwasan ang panganib ng overfitting. Ang isang simpleng ugnayan para sa linear regression ay ganito ang hitsura
Ano ang ML regression?
Ang regression ay isang ML algorithm na maaaring sanayin upang mahulaan ang tunay na bilang na mga output; tulad ng temperatura, presyo ng stock, atbp. Ang regression ay batay sa isang hypothesis na maaaring linear, quadratic, polynomial, non-linear, atbp. Ang hypothesis ay isang function na nakabatay sa ilang nakatagong parameter at mga halaga ng input
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng overriding ng pamamaraan at pagtatago ng pamamaraan?
Sa paraan ng overriding, kapag ang base class reference variable na tumuturo sa object ng derived class, pagkatapos ay tatawagin nito ang overridden method sa derived class. Sa paraan ng pagtatago, kapag ang base class reference variable ay tumuturo sa object ng nagmula na klase, pagkatapos ay tatawagin nito ang nakatagong paraan sa base class
Ano ang pagsusuri ng regression tree?
Ang pagsusuri ng regression tree ay kapag ang hinulaang resulta ay maaaring ituring na isang tunay na numero (hal. ang presyo ng isang bahay, o ang tagal ng pananatili ng isang pasyente sa isang ospital)
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