Hva forteller beslutningstrærene deg?

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

EN beslutningstre er en beslutning støtteverktøy som bruker en tre -som graf eller modell av beslutninger og deres mulige konsekvenser, inkludert tilfeldige hendelser, ressurskostnader og nytte. Det er én måte å vise en algoritme som bare inneholder betingede kontrollsetninger.

Dessuten, hvorfor bruker vi beslutningstrær?

Beslutningstrær gi en effektiv metode for Beslutning Å lage fordi de: Klargjør problemet slik at alle alternativer kan utfordres. Tillat oss å analysere de mulige konsekvensene av en beslutning . Gi et rammeverk for å kvantifisere verdiene av utfall og sannsynlighetene for å oppnå dem.

For det andre, hva er fordelene med beslutningstreet? En betydelig fordel av en beslutningstre er at det tvinger hensynet til alle mulige utfall av en beslutning og sporer hver vei til en konklusjon. Det skaper en omfattende analyse av konsekvensene langs hver gren og identifiserer beslutning noder som trenger ytterligere analyse.

Når man tar dette i betraktning, hvordan kommer et beslutningstre til sin avgjørelse?

EN beslutningstreet er tegnet opp ned med det er rot kl de topp. I de bilde på de venstre, de fet tekst i svart representerer en tilstand/intern node, basert på hvilken treet deler seg i grener/kanter. Generelt, Beslutningstre algoritmer er referert til som CART eller klassifisering og regresjon Trær.

Hva er beslutningstre med 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.