Оглавление:

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

Видео: Какие типы задач лучше всего подходят для изучения дерева решений?

Видео: Какие типы задач лучше всего подходят для изучения дерева решений?
Видео: Бинарное дерево. Полное понимание! Динамические структуры данных #3 2024, Апрель
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: