Чечим дарактары кантип бөлүнүүнү чечишет?
Чечим дарактары кантип бөлүнүүнү чечишет?

Video: Чечим дарактары кантип бөлүнүүнү чечишет?

Video: Чечим дарактары кантип бөлүнүүнү чечишет?
Video: Machine Learning with Python! Train, Test, Split for Evaluating Models 2024, Ноябрь
Anonim

Чечим дарактары үчүн бир нече алгоритмдерди колдонуу бөлүүнү чечет эки же андан көп суб-түйүндөрдөгү түйүн. Башкача айтканда, биз болот түйүнүнүн тазалыгы максаттуу өзгөрмөгө карата жогорулайт деп айт. Чечим дарагы бөлүнөт бардык мүмкүн болгон өзгөрмөлөрдөгү түйүндөр жана андан кийин тандайт бөлүү мунун натыйжасында көпчүлүк бир тектүү суб-түйүндөр пайда болот.

Демек, чечим дарагында бөлүнүүчү өзгөрмө деген эмне?

Чечим дарактары тамыр түйүнүнөн жалбырактарга маалыматтарды берүү аркылуу үйрөтүлөт. Маалыматтар кайра-кайра бөлүү болжолдоочу боюнча өзгөрмөлөр Ошентип, бала түйүндөр натыйжасы боюнча көбүрөөк "таза" (б.а., бир тектүү) болот. өзгөрмө.

чечим дарактары ар дайым бинардык болуп саналат? А Чечим дарагы болуп саналат дарак түйүндөр чагылдырылган (жана багытталган, ациклдик графиктин бир түрү). чечимдер (төрт бурчтуу кутуча), туш келди өтүүлөр (тегерек куту) же терминалдык түйүндөр жана четтери же бутактары бинардык (ооба/жок, чын/жалган) бир түйүндөн экинчисине мүмкүн болгон жолдорду билдирет.

Ошондой эле, чечим дарактары кантип иштейт?

Чечим дарагы түрүндө классификация же регрессия моделдерин курат дарак түзүлүш. Ал маалымат топтомун кичине жана кичирээк топтомдорго бөлүп, ошол эле учурда байланышкан чечим дарагы кадам сайын өнүккөн. А чечим түйүн эки же андан көп бутактары бар. Жалбырак түйүнү классификацияны же билдирет чечим.

Чечим дарагында 2ден ашык бөлүү болушу мүмкүнбү?

Жасаса болот ашык бинардык бөлүү ичинде чечим дарагы . Хи-квадрат автоматтык өз ара аракеттенүүнү аныктоо (CHAID) бул алгоритм ашык бинардык бөлүнөт . Бирок, scikit-learn экиликти гана колдойт бөлүнөт көп себептер үчүн. Бойдок чечим дарактары көбүнчө жок бар абдан жакшы болжолдоо жөндөмдүүлүгү (кара.

Сунушталууда: