תוכן עניינים:

איזה סוג של בעיות מתאימים ביותר ללימוד עץ החלטות?
איזה סוג של בעיות מתאימים ביותר ללימוד עץ החלטות?

וִידֵאוֹ: איזה סוג של בעיות מתאימים ביותר ללימוד עץ החלטות?

וִידֵאוֹ: איזה סוג של בעיות מתאימים ביותר ללימוד עץ החלטות?
וִידֵאוֹ: האם העיניים שלך טובות? - 92% נכשלים 2024, מאי
Anonim

מתאים בעיות ל למידת עץ החלטות

למידת עץ החלטות הוא באופן כללי הכי מתאים ל בעיות עם המאפיינים הבאים: מופעים מיוצגים על ידי צמדי תכונה-ערך. יש רשימה סופית של תכונות (למשל צבע שיער) וכל מופע מאחסן ערך עבור התכונה הזו (למשל בלונדינית)

ואז, מהן הבעיות בלמידת עץ החלטות?

נושאים מעשיים בעצי החלטות למידה כוללים:

  • לקבוע כמה עמוק לגדל את עץ ההחלטות.
  • טיפול בתכונות מתמשכות.
  • בחירת מדד מתאים לבחירת תכונות.
  • טיפול בנתוני אימון עם ערכי תכונות חסרים.
  • טיפול בתכונות בעלויות שונות.

אפשר גם לשאול, מה השימוש בעץ ההחלטות בלמידת מכונה? עצי החלטה נמצאים בפיקוח לא פרמטרי לְמִידָה שיטה בשימוש לשניהם מִיוּן ומשימות רגרסיה. המטרה היא ליצור מודל שמנבא את הערך של משתנה יעד לפי לְמִידָה פָּשׁוּט הַחְלָטָה כללים המסיקים מתכונות הנתונים.

בדרך זו, מהם היתרונות והחסרונות של עץ ההחלטות?

יתרונות וחסרונות פשוטים להבנה ולפרשה. אנשים מסוגלים להבין עץ החלטות דגמים לאחר הסבר קצר. יש ערך אפילו עם מעט נתונים קשיחים.

מהו עץ החלטות ודוגמה?

עצי החלטה הם סוג של Supervised Machine Learning (כלומר אתה מסביר מה הקלט ומה הפלט המתאים בנתוני האימון) שבו הנתונים מפוצלים באופן רציף לפי פרמטר מסוים. א דוגמא של א עץ החלטות ניתן להסביר באמצעות בינארי לעיל עֵץ.

מוּמלָץ: