Video: Ano ang sinasabi sa iyo ng mga puno ng desisyon?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
A puno ng desisyon ay isang desisyon kasangkapang pansuporta na gumagamit ng a puno -tulad ng graph o modelo ng mga desisyon at ang kanilang mga posibleng kahihinatnan, kabilang ang mga resulta ng kaganapan sa pagkakataon, mga gastos sa mapagkukunan, at utility. Ito ay isang paraan upang magpakita ng algorithm na naglalaman lamang ng mga conditional control statement.
Bukod dito, bakit tayo gumagamit ng mga puno ng desisyon?
Mga puno ng desisyon magbigay ng mabisang paraan ng Desisyon Ginagawa dahil sila: Malinaw na ilatag ang problema upang ang lahat ng mga pagpipilian ay maaaring hamunin. Pahintulutan kaming suriin nang buo ang mga posibleng kahihinatnan ng a desisyon . Magbigay ng balangkas upang mabilang ang mga halaga ng mga kinalabasan at ang mga posibilidad na makamit ang mga ito.
Pangalawa, ano ang mga pakinabang ng decision tree? Isang makabuluhan kalamangan ng a puno ng desisyon ay na pinipilit nito ang pagsasaalang-alang ng lahat ng posibleng resulta ng a desisyon at sinusubaybayan ang bawat landas patungo sa isang konklusyon. Lumilikha ito ng komprehensibong pagsusuri ng mga kahihinatnan sa bawat sangay at kinikilala desisyon mga node na nangangailangan ng karagdagang pagsusuri.
Kung isasaalang-alang ito, paano naaabot ng decision tree ang desisyon nito?
A decision tree ay iginuhit pabaliktad na may nito ugat sa ang itaas. Sa ang larawan sa ang umalis, ang Ang naka-bold na teksto sa itim ay kumakatawan sa isang kundisyon/panloob na node, batay sa kung saan ang puno nahati sa mga sanga/gilid. Sa pangkalahatan, Puno ng Desisyon mga algorithm ay tinutukoy bilang CART o Classification and Regression Mga puno.
Ano ang decision tree na may halimbawa?
Mga Puno ng Desisyon ay isang uri ng Supervised Machine Learning (iyon ay ipinapaliwanag mo kung ano ang input at kung ano ang katumbas na output sa data ng pagsasanay) kung saan ang data ay patuloy na hinahati ayon sa isang partikular na parameter. An halimbawa ng a puno ng desisyon maaaring ipaliwanag gamit ang binary sa itaas puno.
Inirerekumendang:
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
Ano ang lalim ng isang puno ng desisyon?
Ang lalim ng isang puno ng desisyon ay ang haba ng pinakamahabang landas mula sa ugat hanggang sa isang dahon. Ang laki ng isang puno ng desisyon ay ang bilang ng mga node sa puno. Tandaan na kung ang bawat node ng decision tree ay gagawa ng binary na desisyon, ang laki ay maaaring kasinglaki ng 2d+1−1, kung saan ang d ay ang lalim
Paano nagpapasya ang mga puno ng desisyon na hatiin?
Gumagamit ang mga decision tree ng maraming algorithm upang magpasya na hatiin ang isang node sa dalawa o higit pang mga sub-node. Sa madaling salita, maaari nating sabihin na ang kadalisayan ng node ay tumataas na may paggalang sa target na variable. Hinahati ng decision tree ang mga node sa lahat ng available na variable at pagkatapos ay pipiliin ang split na nagreresulta sa karamihan ng mga homogenous na sub-node
Bakit tayo gumagamit ng mga puno ng desisyon?
Ang mga puno ng desisyon ay nagbibigay ng isang epektibong paraan ng Paggawa ng Desisyon dahil sila ay: Malinaw na inilalatag ang problema upang ang lahat ng mga pagpipilian ay maaaring hamunin. Pahintulutan kaming suriin nang buo ang mga posibleng kahihinatnan ng isang desisyon. Magbigay ng balangkas upang mabilang ang mga halaga ng mga kinalabasan at ang mga posibilidad na makamit ang mga ito
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)