Orodha ya maudhui:
Video: Ni aina gani ya matatizo yanafaa zaidi kwa kujifunza mti wa maamuzi?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Sahihi Matatizo kwa Kujifunza kwa Mti wa Uamuzi
Kujifunza kwa mti wa uamuzi ni kwa ujumla inafaa zaidi kwa matatizo yenye sifa zifuatazo: Matukio huwakilishwa na jozi za thamani-sifa. Kuna orodha fupi ya sifa (k.m. rangi ya nywele) na kila mfano huhifadhi thamani ya sifa hiyo (k.m. blonde)
Kisha, ni masuala gani katika kujifunza mti wa maamuzi?
Masuala ya vitendo katika kujifunza miti ya maamuzi ni pamoja na:
- kuamua jinsi ya kukua mti wa uamuzi kwa undani.
- kushughulikia sifa zinazoendelea.
- kuchagua kipimo sahihi cha uteuzi wa sifa.
- kushughulikia data ya mafunzo na kukosa maadili ya sifa.
- kushughulikia sifa na gharama tofauti.
Mtu anaweza pia kuuliza, ni nini matumizi ya mti wa uamuzi katika kujifunza mashine? Miti ya Uamuzi ni zisizo za parametric zinazosimamiwa kujifunza njia kutumika kwa wote wawili uainishaji na kazi za kurejesha. Kusudi ni kuunda mfano ambao unatabiri thamani ya kutofautisha kwa lengo kujifunza rahisi uamuzi kanuni zinazotokana na vipengele vya data.
Kwa njia hii, ni faida na hasara gani za mti wa uamuzi?
Faida na hasara Ni rahisi kuelewa na kutafsiri. Watu wanaweza kuelewa mti wa uamuzi mifano baada ya maelezo mafupi. Kuwa na thamani hata kwa data ngumu kidogo.
Mti wa uamuzi na mfano ni nini?
Miti ya Uamuzi ni aina ya Kujifunza kwa Mashine Inayosimamiwa (hiyo ni unaelezea ingizo ni nini na matokeo yanayolingana ni nini kwenye data ya mafunzo) ambapo data hugawanywa kila wakati kulingana na kigezo fulani. An mfano ya a mti wa uamuzi inaweza kuelezewa kwa kutumia binary hapo juu mti.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Je, maamuzi mengi ni tofauti na maamuzi yaliyowekwa?
Kuna njia mbili za kawaida za kuchanganya mbili ikiwa kauli: moja ndani ya taarifaT, au taarifaF, ya nyingine. Zote mbili zinaitwa 'nested if statement', na za mwisho zinaweza pia kuandikwa kwa njia ya 'maamuzi mbadala mengi'. Tafadhali kumbuka kuwa zote mbili ni tofauti kutoka kwa moja baada ya nyingine
Je, ni kina gani cha mti wa maamuzi?
Kina cha mti wa uamuzi ni urefu wa njia ndefu zaidi kutoka kwa mizizi hadi jani. Saizi ya mti wa uamuzi ni idadi ya nodi kwenye mti. Kumbuka kwamba ikiwa kila nodi ya mti wa uamuzi itafanya uamuzi wa jozi, saizi inaweza kuwa kubwa kama 2d+1−1, ambapo d ndio kina
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe