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Vidéo: Quels types de problèmes sont les mieux adaptés à l'apprentissage de l'arbre de décision ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Approprié Problèmes pour Apprentissage de l'arbre de décision
Apprentissage de l'arbre de décision est généralement mieux adapté à problèmes avec les caractéristiques suivantes: Les instances sont représentées par des paires attribut-valeur. Il existe une liste finie d'attributs (par exemple, la couleur des cheveux) et chaque instance stocke une valeur pour cet attribut (par exemple, blonde)
Alors, quels sont les enjeux de l'apprentissage par arbre de décision ?
Les problèmes pratiques liés à l'apprentissage des arbres de décision comprennent:
- déterminer à quelle profondeur faire croître l'arbre de décision.
- gestion des attributs continus.
- choisir une mesure de sélection d'attributs appropriée.
- gérer les données d'apprentissage avec des valeurs d'attribut manquantes.
- gestion des attributs avec des coûts différents.
On peut également se demander quelle est l'utilisation de l'arbre de décision dans l'apprentissage automatique ? Arbres de décision sont une supervision non paramétrique apprentissage méthode utilisé pour les deux classification et les tâches de régression. L'objectif est de créer un modèle qui prédit la valeur d'une variable cible en apprentissage Facile décision règles déduites des caractéristiques des données.
De cette façon, quels sont les avantages et les inconvénients de l'arbre de décision ?
Avantages et inconvénients Sont simples à comprendre et à interpréter. Les gens sont capables de comprendre arbre de décision modèles après une brève explication. Avoir de la valeur même avec peu de données concrètes.
Qu'est-ce que l'arbre de décision et l'exemple ?
Arbres de décision sont un type d'apprentissage machine supervisé (c'est-à-dire que vous expliquez quelle est l'entrée et quelle est la sortie correspondante dans les données d'apprentissage) où les données sont continuellement divisées en fonction d'un certain paramètre. Un Exemple d'un arbre de décision peut être expliqué en utilisant le binaire ci-dessus arbre.
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