מהו ניתוח עגלה?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

עץ סיווג ורגרסיה ( עֲגָלָה ) אָנָלִיזָה מחלק באופן רקורסיבי תצפיות במערך נתונים מותאם, המורכב ממשתנה קטגורי (לעצי סיווג) או רציף (עבור עצי רגרסיה) תלוי (תגובה) ומשתנים בלתי תלויים (הסבריים) אחד או יותר, לקבוצות קטנות יותר ויותר.

בדרך זו, מהי שיטת CART?

עץ סיווג ורגרסיה ( עֲגָלָה ) הוא אלגוריתם חזוי המשמש למידת מכונה. הוא מסביר כיצד ניתן לחזות ערכי משתנה יעד בהתבסס על ערכים אחרים. זהו עץ החלטות שבו כל מזלג הוא פיצול במשתנה מנבא ולכל צומת בסופו יש חיזוי למשתנה היעד.

לאחר מכן, השאלה היא, מהי כריית נתונים ב-CART? עֲגָלָה מייצג עצי סיווג ורגרסיה. זוהי טכניקת למידת עץ החלטות המפיקה עצי סיווג או רגרסיה.

אנשים גם שואלים איך אלגוריתם CART עובד?

ה אַלגוֹרִיתְם מבוסס על עצי סיווג ורגרסיה מאת Breiman et al (1984). א עֲגָלָה עץ הוא עץ החלטות בינארי שנבנה על ידי פיצול צומת לשני צמתים צאצאים שוב ושוב, החל בצומת השורש שמכיל את כל מדגם הלמידה. Y המשתנה התלוי, או משתנה היעד.

מהו ניתוח עץ רגרסיה?

מִיוּן ניתוח עצים הוא כאשר התוצאה החזויה היא המחלקה (בדידה) שאליה שייכים הנתונים. ניתוח עץ רגרסיה הוא כאשר התוצאה החזויה יכולה להיחשב כמספר ממשי (למשל מחיר בית, או משך שהותו של מטופל בבית חולים).