Hvilken type problemer er best egnet for beslutningstrelæring?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51

Passende Problemer til Beslutningstrelæring

Beslutningstrelæring er generelt best egnet til problemer med følgende egenskaper: Forekomster er representert av attributt-verdi-par. Det er en begrenset liste over attributter (f.eks. hårfarge) og hver forekomst lagrer en verdi for den egenskapen (f.eks. blond)

Så, hva er problemene i beslutningstrelæring?

Praktiske spørsmål i læringsbeslutningstrær inkluderer:

• bestemme hvor dypt beslutningstreet skal vokse.
• håndtering av kontinuerlige attributter.
• velge et passende attributtvalgsmål.
• håndtering av treningsdata med manglende attributtverdier.
• håndtering av attributter med ulike kostnader.

Man kan også spørre, hva er bruken av beslutningstre i maskinlæring? Beslutningstrær er en ikke-parametrisk overvåket læring metode brukt for begge klassifisering og regresjonsoppgaver. Målet er å lage en modell som forutsier verdien av en målvariabel ved læring enkel beslutning regler utledet fra datafunksjonene.

På denne måten, hva er fordelene og ulempene med beslutningstreet?

Fordeler og ulemper Er enkle å forstå og tolke. Folk er i stand til å forstå beslutningstre modeller etter en kort forklaring. Ha verdi selv med lite harde data.

Hva er beslutningstre og eksempel?

Beslutningstrær er en type Supervised Machine Learning (det vil si at du forklarer hva inngangen er og hva den tilsvarende utgangen er i treningsdataene) hvor dataene kontinuerlig deles i henhold til en bestemt parameter. An eksempel av en beslutningstre kan forklares ved å bruke binæren ovenfor tre.