Video: Ano ang isang node sa isang puno ng desisyon?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
A puno ng desisyon ay isang istrakturang tulad ng flowchart kung saan ang bawat panloob node 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 bawat dahon node kumakatawan sa isang label ng klase ( desisyon kinuha pagkatapos kalkulahin ang lahat ng mga katangian).
Kaya lang, ilang node ang mayroon sa isang puno ng desisyon?
A puno ng desisyon karaniwang nagsisimula sa isang solong node , na nagsasanga sa mga posibleng resulta. Ang bawat isa sa mga kinalabasan ay humahantong sa karagdagang mga node , na sumasanga sa iba pang mga posibilidad. Nagbibigay ito ng hugis na parang puno. doon ay tatlong magkakaibang uri ng mga node : pagkakataon mga node , mga node ng desisyon , at wakas mga node.
Bukod sa itaas, ano ang decision tree at 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.
Ang dapat ding malaman ay, 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.
Ano ang mga uri ng puno ng desisyon?
Mga Puno ng Desisyon ay isang istatistikal/machine learning technique para sa klasipikasyon at regression. marami naman mga uri ng mga puno ng desisyon . Pinaka sikat puno ng desisyon ang mga algorithm (ID3, C4. 5, CART) ay gumagana sa pamamagitan ng paulit-ulit na paghahati sa espasyo ng pag-input kasama ang mga sukat na naglalaman ng pinakamaraming impormasyon.
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 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
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