A është pema e vendimeve një regresion?
A është pema e vendimeve një regresion?

Video: A është pema e vendimeve një regresion?

Video: A është pema e vendimeve një regresion?
Video: Чарующий заброшенный розовый сказочный дом в Германии (нетронутый) 2024, Nëntor
Anonim

Pema e Vendimit - Regresioni . Pema e vendimit ndërton regresioni ose klasifikimi modele në formën e një pemë strukturën. Më i larti vendim nyja në a pemë që i përgjigjet parashikuesit më të mirë të quajtur nyja rrënjë. Pemët e vendimit mund të trajtojë të dhëna kategorike dhe numerike.

Gjithashtu e dini, a mund të përdoren pemët e vendimit për regresion?

Pema e Vendimit algoritmi është bërë një nga më të përdorura algoritmi i mësimit të makinerisë si në konkurse si Kaggle ashtu edhe në mjedisin e biznesit. Pema e vendimit mund të jetë të përdorura të dyja në klasifikimi dhe regresioni problem. Ky artikull paraqet Regresioni i pemës së vendimit Algoritmi së bashku me disa tema të avancuara.

Po kështu, çfarë është një pemë regresioni? Gjenerali pema e regresionit metodologjia e ndërtimit 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 metodat e klasifikimit.

Për më tepër, çfarë është pema e regresionit në mësimin e makinerive?

Pema e Vendimeve në Mësimin e Makinerisë . Pemë modelet ku ndryshorja e synuar mund të marrë një grup vlerash diskrete quhen klasifikim pemët . Pemët e vendimit ku ndryshorja e synuar mund të marrë vlera të vazhdueshme (zakonisht numra realë) thirren pemët e regresionit.

Çfarë është një model i pemës së vendimit?

A pema e vendimeve Eshte nje vendim mjet mbështetës që përdor a pemë -si grafiku ose model e vendimet dhe pasojat e tyre të mundshme, duke përfshirë rezultatet e ngjarjeve të rastësishme, kostot e burimeve dhe dobinë. Është një mënyrë për të shfaqur një algoritëm që përmban vetëm deklarata të kontrollit të kushtëzuar.

Recommended: