ปัญหาประเภทใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการเรียนรู้ต้นไม้การตัดสินใจ

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

เหมาะสม ปัญหา สำหรับ การเรียนรู้ต้นไม้การตัดสินใจ

การเรียนรู้ต้นไม้การตัดสินใจ โดยทั่วไป เหมาะที่สุด ถึง ปัญหา โดยมีลักษณะดังต่อไปนี้: อินสแตนซ์จะถูกแสดงโดยคู่ค่าแอตทริบิวต์ มีรายการแอตทริบิวต์ที่แน่นอน (เช่น สีผม) และแต่ละรายการเก็บค่าสำหรับแอตทริบิวต์นั้น (เช่น สีบลอนด์)

แล้วปัญหาในการเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจคืออะไร?

ประเด็นที่นำไปใช้ได้จริงในการเรียนรู้ต้นไม้การตัดสินใจ ได้แก่:

• กำหนดความลึกในการปลูกต้นไม้ตัดสินใจ
• การจัดการแอตทริบิวต์ต่อเนื่อง
• การเลือกการวัดการเลือกแอตทริบิวต์ที่เหมาะสม
• การจัดการข้อมูลการฝึกอบรมที่มีค่าแอตทริบิวต์ที่ขาดหายไป
• การจัดการคุณลักษณะที่มีต้นทุนต่างกัน

อาจมีคนถามอีกว่า การใช้โครงสร้างการตัดสินใจในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร ต้นไม้ตัดสินใจ อยู่ภายใต้การดูแลแบบไม่มีพารามิเตอร์ การเรียนรู้ กระบวนการ ใช้แล้ว สำหรับทั้ง การจัดหมวดหมู่ และงานถดถอย เป้าหมายคือการสร้างแบบจำลองที่ทำนายค่าของตัวแปรเป้าหมายโดย การเรียนรู้ เรียบง่าย การตัดสินใจ กฎที่อนุมานจากคุณสมบัติข้อมูล

ด้วยวิธีนี้ ข้อดีและข้อเสียของโครงสร้างการตัดสินใจคืออะไร?

ข้อดีข้อเสีย เข้าใจง่ายและตีความได้ คนเราย่อมเข้าใจได้ ต้นไม้ตัดสินใจ แบบจำลองหลังจากคำอธิบายสั้น ๆ มีค่าแม้กับข้อมูลที่ยากเพียงเล็กน้อย

ต้นไม้การตัดสินใจและตัวอย่างคืออะไร?

ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล (นั่นคือคุณอธิบายว่าอินพุตคืออะไรและผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันคืออะไรในข้อมูลการฝึกอบรม) โดยที่ข้อมูลจะถูกแบ่งอย่างต่อเนื่องตามพารามิเตอร์บางอย่าง หนึ่ง ตัวอย่าง ของ ต้นไม้ตัดสินใจ สามารถอธิบายได้โดยใช้ไบนารีด้านบน ต้นไม้.