Quin tipus de problemes són els més adequats per a l'aprenentatge de l'arbre de decisions?

2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44

Adequat Problemes per Aprenentatge de l'arbre de decisions

Aprenentatge de l'arbre de decisions és generalment més adequat a problemes amb les següents característiques: Les instàncies es representen per parells atribut-valor. Hi ha una llista finita d'atributs (per exemple, el color del cabell) i cada instància emmagatzema un valor per a aquest atribut (per exemple, rossa)

Aleshores, quins són els problemes en l'aprenentatge de l'arbre de decisions?

Els problemes pràctics dels arbres de decisió d'aprenentatge inclouen:

• determinar fins a quina profunditat cal créixer l'arbre de decisió.
• maneig d'atributs continus.
• escollir una mesura de selecció d'atributs adequada.
• manejar dades d'entrenament amb valors d'atributs que falten.
• maneig d'atributs amb diferents costos.

També es pot preguntar, quin és l'ús de l'arbre de decisió en l'aprenentatge automàtic? Arbres de decisió són supervisats no paramètrics aprenentatge mètode utilitzat pels dos classificació i tasques de regressió. L'objectiu és crear un model que predigui el valor d'una variable objectiu per aprenentatge senzill decisió regles inferides de les característiques de les dades.

D'aquesta manera, quins són els avantatges i els inconvenients de l'arbre de decisió?

Avantatges i inconvenients Són senzills d'entendre i interpretar. La gent és capaç d'entendre arbre de decisions models després d'una breu explicació. Tenir valor fins i tot amb poques dades dures.

Què és l'arbre de decisió i l'exemple?

Arbres de decisió són un tipus d'aprenentatge automàtic supervisat (és a dir, expliques quina és l'entrada i quina és la sortida corresponent a les dades d'entrenament) on les dades es divideixen contínuament segons un paràmetre determinat. An exemple d'a arbre de decisions es pot explicar utilitzant el binari anterior arbre.