Video: Ang decision tree ba ay isang regression?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Puno ng Desisyon - Regression . Puno ng desisyon nagtatayo regression o pag-uuri mga modelo sa anyo ng a puno istraktura. Ang pinakamataas desisyon node sa a puno na tumutugma sa pinakamahusay na predictor na tinatawag na root node. Mga puno ng desisyon maaaring pangasiwaan ang parehong pang-categorical at numerical na data.
Alamin din, maaari bang gamitin ang mga puno ng desisyon para sa regression?
Puno ng Desisyon ang algorithm ay naging isa sa pinaka ginamit machine learning algorithm pareho sa mga kumpetisyon tulad ng Kaggle pati na rin sa kapaligiran ng negosyo. Pwedeng Decision Tree maging ginamit pareho sa pag-uuri at regression problema. Inilalahad ng artikulong ito ang Desisyon Tree Regression Algorithm kasama ang ilang mga advanced na paksa.
Gayundin, ano ang isang regression tree? Ang heneral regression tree Ang pamamaraan ng pagbuo ay 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 mga pamamaraan ng pag-uuri.
Higit pa rito, ano ang regression tree sa machine learning?
Decision Tree sa Machine Learning . Puno Ang mga modelo kung saan ang target na variable ay maaaring kumuha ng discrete set ng mga value ay tinatawag na classification mga puno . Mga puno ng desisyon 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.
Ano ang modelo ng decision tree?
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.
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
Ano ang pamamaraan ng regression tree?
Ang pangkalahatang pamamaraan ng pagbuo ng regression tree ay nagbibigay-daan sa mga variable ng pag-input na maging isang pinaghalong tuluy-tuloy at kategoryang mga variable. Ang isang Regression tree ay maaaring ituring bilang isang variant ng mga decision tree, na idinisenyo upang tantiyahin ang mga function na may tunay na halaga, sa halip na gamitin para sa mga pamamaraan ng pag-uuri
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)
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)