Çfarë është metoda e pemës së regresionit?
Çfarë është metoda e pemës së regresionit?

Video: Çfarë është metoda e pemës së regresionit?

Video: Çfarë është metoda e pemës së regresionit?
Video: Si te shartojmë një dardhë 2024, Mund
Anonim

Gjenerali pema e regresionit ndërtesë metodologjisë lejon që variablat hyrëse të jenë një përzierje e variablave të vazhdueshme dhe kategorike. A Pema e regresionit mund të konsiderohet si variant vendimi pemët , i projektuar për të përafruar funksionet me vlerë reale, në vend që të përdoret për klasifikim metodat.

Duke e mbajtur këtë në konsideratë, si funksionon një pemë regresioni?

Pema e Vendimit - Regresioni . Pema e vendimit ndërton regresioni ose modele klasifikimi në formën e a pemë strukturën. Ai zbërthen një grup të dhënash në nënbashkësi gjithnjë e më të vogla, ndërsa në të njëjtën kohë është i lidhur pema e vendimeve është zhvilluar në mënyrë graduale. Rezultati përfundimtar është a pemë me vendim nyjet dhe nyjet e gjetheve.

Për më tepër, cilat janë llojet e ndryshme të pemëve të vendimit? Llojet e vendimeve Pemët përfshijnë:

  • ID3 (Dikotomizues përsëritës 3)
  • C4. 5 (pasardhës i ID3)
  • CART (Klasifikimi dhe Pema e Regresionit)
  • CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector).
  • MARS: zgjeron pemët e vendimit për të trajtuar më mirë të dhënat numerike.
  • Pemët e konkluzionit të kushtëzuar.

Rrjedhimisht, cili është ndryshimi midis pemës së klasifikimit dhe pemës së regresionit?

Primar ndryshimi midis klasifikimit dhe pemët e vendimit të regresionit është se, pemët e vendimeve të klasifikimit ndërtohen me vlera të pa renditura me variabla të varur. Të pemët e vendimit të regresionit marrin vlera të renditura me vlera të vazhdueshme.

Për çfarë përdoren pemët e regresionit?

Vendimi pemët ku ndryshorja e synuar mund të marrë vlera të vazhdueshme (zakonisht numra realë) thirren pemët e regresionit . Në analizën e vendimit, një vendim pemë mund te jete e mesuar me përfaqësojnë në mënyrë vizuale dhe eksplicite vendimet dhe vendimmarrjen.

Recommended: