Какие типы задач лучше всего подходят для изучения дерева решений?
Какие типы задач лучше всего подходят для изучения дерева решений?
Anonim

Подходящее Проблемы для Изучение дерева решений

Обучение дереву решений обычно лучше всего подходит к проблемы со следующими характеристиками: Экземпляры представлены парами атрибут-значение. Существует ограниченный список атрибутов (например, цвет волос), и каждый экземпляр хранит значение для этого атрибута (например, блондинка).

Тогда каковы проблемы при изучении дерева решений?

Практические вопросы изучения деревьев решений включают:

  • определение того, насколько глубоко вырастить дерево решений.
  • обработка непрерывных атрибутов.
  • выбор соответствующей меры выбора атрибута.
  • обработка обучающих данных с отсутствующими значениями атрибутов.
  • обработка атрибутов с разными затратами.

Также можно спросить, а какое использование дерева решений в машинном обучении? Деревья решений являются непараметрическими контролируемыми обучение метод использовал для обоих классификация и задачи регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая прогнозирует значение целевой переменной с помощью обучение просто решение правила, выведенные из функций данных.

Таким образом, каковы преимущества и недостатки дерева решений?

Преимущества и недостатки Просты для понимания и интерпретации. Люди умеют понимать Древо решений модели после краткого объяснения. Имеют ценность даже при небольшом количестве достоверных данных.

Что такое дерево решений и пример?

Деревья решений представляют собой тип контролируемого машинного обучения (то есть вы объясняете, что такое ввод и какой соответствующий вывод находится в обучающих данных), где данные непрерывно разделяются в соответствии с определенным параметром. An пример из Древо решений можно объяснить с помощью приведенного выше двоичного файла дерево.

Рекомендуемые: