2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2025-01-22 17:39
Vhodné Problémy pre Učenie sa stromu rozhodovania
Učenie sa rozhodovacieho stromu je všeobecne najvhodnejšie do problémy s nasledujúcimi charakteristikami: Inštancie sú reprezentované pármi atribút-hodnota. Existuje konečný zoznam atribútov (napr. farba vlasov) a každý výskyt ukladá hodnotu tohto atribútu (napr. blond)
Aké sú teda problémy pri učení sa rozhodovacieho stromu?
Praktické problémy pri učení sa rozhodovacích stromov zahŕňajú:
- určenie, ako hlboko rásť rozhodovací strom.
- spracovanie spojitých atribútov.
- výber vhodného opatrenia na výber atribútov.
- spracovanie tréningových dát s chýbajúcimi hodnotami atribútov.
- manipuláciu s atribútmi s rôznymi nákladmi.
Možno sa tiež opýtať, aké je použitie rozhodovacieho stromu v strojovom učení? Rozhodovacie stromy sú neparametricky kontrolované učenie metóda použité pre oba klasifikácia a regresné úlohy. Cieľom je vytvoriť model, ktorý predpovedá hodnotu cieľovej premennej podľa učenie jednoduché rozhodnutie pravidlá odvodené z dátových funkcií.
Aké sú teda výhody a nevýhody rozhodovacieho stromu?
Výhody a nevýhody Sú jednoduché na pochopenie a interpretáciu. Ľudia sú schopní pochopiť rozhodovací strom modelov po krátkom vysvetlení. Majú hodnotu aj s malým množstvom tvrdých údajov.
Čo je rozhodovací strom a príklad?
Rozhodovacie stromy sú typom kontrolovaného strojového učenia (to znamená, že vysvetľujete, čo je vstup a čo zodpovedajúci výstup v tréningových dátach), kde sa dáta priebežne delia podľa určitého parametra. An príklad z a rozhodovací strom možno vysvetliť pomocou vyššie uvedeného binárneho strom.
Odporúča:
Ako zistíte presnosť rozhodovacieho stromu?
Presnosť: Počet správnych predpovedí vydelený celkovým počtom vykonaných predpovedí. Budeme predpovedať väčšinovú triedu spojenú s konkrétnym uzlom ako True. t.j. použite atribút väčšej hodnoty z každého uzla
Aká je hĺbka rozhodovacieho stromu?
Hĺbka rozhodovacieho stromu je dĺžka najdlhšej cesty od koreňa po list. Veľkosť rozhodovacieho stromu je počet uzlov v strome. Všimnite si, že ak každý uzol rozhodovacieho stromu urobí binárne rozhodnutie, veľkosť môže byť až 2d+1&mínus;1, kde d je hĺbka
Aký je najhorší prípad a priemerná zložitosť binárneho vyhľadávacieho stromu?
Binárny strom vyhľadávania Algoritmus Priemer Najhorší prípad Priestor O(n) O(n) Hľadať O(log n) O(n) Vložiť O(log n) O(n) Vymazať O(log n) O(n)
Aký typ údajov je najvhodnejší na definovanie poľa hesla?
Dátový typ String je najvhodnejší na definovanie poľa hesla
Prečo sa učenie založené na inštanciách nazýva lenivé učenie?
Učenie založené na inštanciách zahŕňa najbližšieho suseda, lokálne váženú regresiu a metódy uvažovania na základe prípadov. Metódy založené na inštanciách sa niekedy označujú ako metódy lenivého učenia, pretože oneskorujú spracovanie, kým nebude potrebné klasifikovať novú inštanciu