ต้นไม้ตัดสินใจตัดสินใจแยกอย่างไร?

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

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ ใช้อัลกอริธึมหลายตัวเพื่อ ตัดสินใจแยกทาง โหนดในโหนดย่อยตั้งแต่สองโหนดขึ้นไป กล่าวอีกนัยหนึ่งเรา สามารถ บอกว่าความบริสุทธิ์ของโหนดเพิ่มขึ้นตามตัวแปรเป้าหมาย ต้นไม้แห่งการตัดสินใจแตกออก โหนดบนตัวแปรที่มีอยู่ทั้งหมดแล้วเลือก แยก ซึ่งส่งผลให้โหนดย่อยที่เป็นเนื้อเดียวกันมากที่สุด

ดังนั้นการแยกตัวแปรในแผนผังการตัดสินใจคืออะไร?

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ ได้รับการฝึกฝนโดยการส่งผ่านข้อมูลจากโหนดรูทไปยังใบ ข้อมูลซ้ำๆ แยก ตามคำทำนาย ตัวแปร เพื่อให้โหนดย่อยมีความ "บริสุทธิ์" มากขึ้น (เช่น เป็นเนื้อเดียวกัน) ในแง่ของผลลัพธ์ ตัวแปร.

ต้นไม้การตัดสินใจเป็นเลขฐานสองเสมอหรือไม่? NS ต้นไม้การตัดสินใจ คือ ต้นไม้ (และประเภทของกราฟกำกับทิศทาง) ซึ่งโหนดเป็นตัวแทนของ การตัดสินใจ (กล่องสี่เหลี่ยม) การเปลี่ยนแบบสุ่ม (กล่องทรงกลม) หรือโหนดปลายทาง และขอบหรือกิ่งก้านเป็น ไบนารี่ (ใช่/ไม่ใช่ จริง/เท็จ) แทนเส้นทางที่เป็นไปได้จากโหนดหนึ่งไปยังอีกโหนดหนึ่ง

ยังถามอีกว่า Decision tree ทำงานอย่างไร?

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ สร้างการจำแนกประเภทหรือแบบจำลองการถดถอยในรูปแบบของa ต้นไม้ โครงสร้าง. มันแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดย่อยที่เล็กลงและเล็กลงในขณะที่เชื่อมโยง ต้นไม้ตัดสินใจ มีการพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไป NS การตัดสินใจ โหนดมีสองสาขาขึ้นไป โหนดใบแสดงถึงการจำแนกประเภทหรือ การตัดสินใจ.

ต้นไม้การตัดสินใจสามารถมีมากกว่า 2 แยกได้หรือไม่?

สามารถทำได้ มากกว่า ไบนารี แยก ใน ต้นไม้ตัดสินใจ . การตรวจจับการโต้ตอบอัตโนมัติของ Chi-square (CHAID) เป็นอัลกอริทึมสำหรับการทำ มากกว่า ไบนารี่ แยก . อย่างไรก็ตาม scikit-learn รองรับเฉพาะ binary แยก ด้วยเหตุผลหลายประการ เดี่ยว ต้นไม้ตัดสินใจ มักจะไม่ มี ความสามารถในการทำนายที่ดีมาก (ดู