Jaký typ problémů se nejlépe hodí pro učení rozhodovacího stromu?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

Odpovídající Problémy pro Učení rozhodovacího stromu

Učení rozhodovacího stromu je obecně nejvhodnější na problémy s následujícími charakteristikami: Instance jsou reprezentovány dvojicemi atribut-hodnota. Existuje konečný seznam atributů (např. barva vlasů) a každá instance ukládá hodnotu tohoto atributu (např. blond).

Jaké jsou tedy problémy při učení rozhodovacího stromu?

Praktické problémy v učení rozhodovacích stromů zahrnují:

• určení, jak hluboko růst rozhodovacího stromu.
• zpracování spojitých atributů.
• výběr vhodné míry výběru atributů.
• zpracování trénovacích dat s chybějícími hodnotami atributů.
• manipulace s atributy s různými náklady.

Někdo se také může ptát, jaké je použití rozhodovacího stromu ve strojovém učení? Rozhodovací stromy jsou neparametricky dohlížené učení se metoda použitý pro oba klasifikace a regresní úkoly. Cílem je vytvořit model, který předpovídá hodnotu cílové proměnné pomocí učení se jednoduchý rozhodnutí pravidla odvozená z datových funkcí.

Jaké jsou tedy výhody a nevýhody rozhodovacího stromu?

Výhody a nevýhody Jsou jednoduché na pochopení a interpretaci. Lidé jsou schopni porozumět rozhodovací strom modely po krátkém vysvětlení. Mějte hodnotu i s malým množstvím tvrdých dat.

Co je rozhodovací strom a příklad?

Rozhodovací stromy jsou typem Supervised Machine Learning (to znamená, že vysvětlujete, co je vstup a co odpovídající výstup v trénovacích datech), kde jsou data průběžně rozdělována podle určitého parametru. An příklad z a rozhodovací strom lze vysvětlit pomocí výše uvedené binární strom.