Hvilken type problemer er bedst egnet til beslutningstrælæring?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

Passende Problemer til Beslutningstræ læring

Beslutningstræ læring er generelt bedst egnet til problemer med følgende egenskaber: Forekomster er repræsenteret af attribut-værdi-par. Der er en begrænset liste over attributter (f.eks. hårfarve), og hver instans gemmer en værdi for denne attribut (f.eks. blond)

Hvad er så problemerne i beslutningstrælæring?

Praktiske spørgsmål i læringsbeslutningstræer omfatter:

• bestemme, hvor dybt beslutningstræet skal dyrkes.
• håndtering af kontinuerlige attributter.
• at vælge et passende attributudvælgelsesmål.
• håndtering af træningsdata med manglende attributværdier.
• håndtering af attributter med forskellige omkostninger.

Man kan også spørge, hvad er brugen af beslutningstræ i maskinlæring? Beslutningstræer er en ikke-parametrisk overvåget læring metode Brugt for begge klassifikation og regressionsopgaver. Målet er at skabe en model, der forudsiger værdien af en målvariabel ved læring enkel afgørelse regler udledt af datafunktionerne.

På denne måde, hvad er fordelene og ulemperne ved beslutningstræ?

Fordele og ulemper Er lette at forstå og fortolke. Folk er i stand til at forstå beslutningstræ modeller efter en kort forklaring. Har værdi selv med lidt hårde data.

Hvad er beslutningstræ og eksempel?

Beslutningstræer er en type Supervised Machine Learning (det vil sige, at du forklarer, hvad input er, og hvad det tilsvarende output er i træningsdataene), hvor dataene løbende opdeles efter en bestemt parameter. An eksempel af en beslutningstræ kan forklares ved hjælp af ovenstående binære træ.