Que vous disent les arbres de décision ?
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Vidéo: Que vous disent les arbres de décision ?

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Vidéo: Les arbres de décision- part1 2024, Novembre
Anonim

UNE arbre de décision est un décision outil d'assistance qui utilise un arbre -comme un graphique ou un modèle de les décisions et leurs conséquences possibles, y compris les résultats d'événements fortuits, les coûts des ressources et l'utilité. C'est une façon d'afficher un algorithme qui ne contient que des instructions de contrôle conditionnelles.

De plus, pourquoi utilisons-nous des arbres de décision ?

Arbres de décision fournir une méthode efficace de Décision Faire parce qu'ils: Énoncez clairement le problème afin que toutes les options puissent être contestées. Permettez-nous d'analyser pleinement les conséquences possibles d'une décision . Fournir un cadre pour quantifier les valeurs des résultats et les probabilités de les atteindre.

Deuxièmement, quels sont les avantages de l'arbre de décision ? Un important avantage d'un arbre de décision c'est qu'elle force la considération de tous les résultats possibles d'un décision et trace chaque chemin vers une conclusion. Il crée une analyse complète des conséquences le long de chaque branche et identifie décision nœuds qui nécessitent une analyse plus approfondie.

En tenant compte de cela, comment un arbre de décision parvient-il à sa décision ?

UNE l'arbre de décision est tiré à l'envers avec son racine à les Haut. Dans les image sur les la gauche, les le texte en gras en noir représente une condition/nœud interne, sur la base duquel l'arbre se divise en branches/bords. En général, Arbre de décision algorithmes sommes appelé CART ou Classification et régression Des arbres.

Qu'est-ce qu'un arbre de décision avec 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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