Как деревья решений решают разделиться?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

Деревья решений использовать несколько алгоритмов для решить разделить узел в двух или более подузлах. Другими словами, мы жестяная банка говорят, что чистота узла увеличивается по отношению к целевой переменной. Дерево решений расщепляется узлы по всем доступным переменным, а затем выбирает расколоть что приводит к наиболее однородным подузлам.

Соответственно, что такое переменная разбиения в дереве решений?

Деревья решений обучаются путем передачи данных от корневого узла к листьям. Данные неоднократно расколоть по словам предсказателя переменные чтобы дочерние узлы были более «чистыми» (т. е. однородными) с точки зрения результата Переменная.

всегда ли деревья решений бинарны? А Древо решений это дерево (и тип ориентированного ациклического графа), в котором узлы представляют решения (квадратный прямоугольник), случайные переходы (круговой прямоугольник) или конечные узлы, а края или ветви - двоичный (да / нет, истина / ложь), представляющие возможные пути от одного узла к другому.

Также спросили, как работают деревья решений?

Древо решений строит классификационные или регрессионные модели в виде дерево состав. Он разбивает набор данных на все меньшие и меньшие подмножества и в то же время ассоциирует Древо решений постепенно развивается. А решение узел имеет две или более ветвей. Листовой узел представляет собой классификацию или решение.

Может ли дерево решений иметь более двух разбиений?

Можно сделать больше, чем двоичный расколоть в Древо решений . Автоматическое обнаружение взаимодействия по хи-квадрат (CHAID) - это алгоритм для выполнения больше, чем двоичный раскол . Однако scikit-learn поддерживает только двоичный раскол по многим причинам. Одинокий деревья решений часто не имеют очень хорошая предсказательная способность (см.