Çfarë është një nyje në një pemë vendimi?
Çfarë është një nyje në një pemë vendimi?

Video: Çfarë është një nyje në një pemë vendimi?

Video: Çfarë është një nyje në një pemë vendimi?
Video: Si të rrisni një pemë avokadoje nga fara? 2024, Nëntor
Anonim

A pema e vendimeve është një strukturë e ngjashme me diagramin e rrjedhës në të cilën çdo e brendshme nyje përfaqëson një "test" në një atribut (p.sh. nëse një rrokullisje monedhe vjen lart ose bisht), secila degë përfaqëson rezultatin e testit dhe çdo fletë nyje përfaqëson një etiketë klase ( vendim marrë pas llogaritjes së të gjitha atributeve).

Pra, sa nyje ka në një pemë vendimi?

A pema e vendimeve zakonisht fillon me një të vetme nyje , e cila degëzohet në rezultate të mundshme. Secili prej këtyre rezultateve çon në shtesë nyjet , të cilat degëzohen në mundësi të tjera. Kjo i jep një formë peme. Aty janë tre lloje të ndryshme të nyjet : shans nyjet , nyjet e vendimit , dhe fund nyjet.

Përveç sa më sipër, çfarë është pema dhe shembulli i vendimit? Pemët e Vendimit janë një lloj Mësimi i Mbikëqyrur i Makinerisë (d.m.th. ju shpjegoni se çfarë është inputi dhe cili është outputi përkatës në të dhënat e trajnimit) ku të dhënat ndahen vazhdimisht sipas një parametri të caktuar. Një shembull e një pema e vendimeve mund të shpjegohet duke përdorur binarin e mësipërm pemë.

Gjithashtu për të ditur është, si e shpjegoni një pemë vendimi?

Pema e vendimit ndërton modele klasifikimi ose regresioni 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.

Cilat janë llojet e pemës së vendimit?

Pemët e Vendimit janë një teknikë e të mësuarit statistikor/makineri për klasifikimin dhe regresionin. Ka shume llojet e pemëve të vendimit . Më popullorja pema e vendimeve algoritmet (ID3, C4. 5, CART) funksionojnë duke ndarë në mënyrë të përsëritur hapësirën hyrëse përgjatë dimensioneve që përmbajnë më shumë informacion.

Recommended: