Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Paano ka gagawa ng decision tree sa R?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ano ang Decision Trees?
- Hakbang 1: I-import ang data.
- Hakbang 2: Linisin ang dataset.
- Hakbang 3: Lumikha set ng tren/pagsusulit.
- Hakbang 4: Bumuo ang modelo.
- Hakbang 5: Gawin hula.
- Hakbang 6: Sukatin ang pagganap.
- Hakbang 7: Ibagay ang mga hyper-parameter.
Kung isasaalang-alang ito, aling pakete ang ginagamit upang lumikha ng isang puno ng desisyon para sa isang naibigay 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.
Higit pa rito, 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.
Ang dapat ding malaman ay, paano ka gagawa ng decision tree?
Narito ang ilang mga tip sa pinakamahusay na kasanayan para sa paggawa ng diagram ng decision tree:
- Simulan ang puno. Gumuhit ng isang parihaba malapit sa kaliwang gilid ng pahina upang kumatawan sa unang node.
- Magdagdag ng mga sanga.
- Magdagdag ng mga dahon.
- Magdagdag ng higit pang mga sangay.
- Kumpletuhin ang puno ng desisyon.
- Tapusin ang isang sangay.
- I-verify ang katumpakan.
Ano ang decision tree na may halimbawa?
Puno ng Desisyon Panimula kasama ang halimbawa . Puno ng desisyon gumagamit ng puno representasyon upang malutas ang problema kung saan ang bawat node ng dahon ay tumutugma sa isang label ng klase at ang mga katangian ay kinakatawan sa panloob na node ng puno . Maaari naming katawanin ang anumang boolean function sa mga discrete attribute gamit ang puno ng desisyon.
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
Paano gumagana ang decision tree sa R?
Ang Decision tree ay isang uri ng pinangangasiwaang algorithm ng pag-aaral na maaaring magamit sa parehong mga problema sa pagbabalik at pag-uuri. Gumagana ito para sa parehong kategorya at tuluy-tuloy na mga variable ng input at output. Kapag ang isang sub-node ay nahati sa karagdagang mga sub-node, ito ay tinatawag na Decision Node
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)
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