R में डिसीजन ट्री कैसे कार्य करता है?
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Anonim

निर्णय वृक्ष है एक प्रकार का पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथम कर सकते हैं प्रतिगमन और दोनों में इस्तेमाल किया जा सकता है वर्गीकरण समस्या। यह काम करता है श्रेणीबद्ध और निरंतर इनपुट और आउटपुट चर दोनों के लिए। जब एक उप-नोड आगे के उप-नोड्स में विभाजित होता है, तो यह है को फ़ोन किया फैसला नोड.

इसी तरह, आप आर में निर्णय वृक्ष कैसे लागू करते हैं?

  1. चरण 1: डेटा आयात करें।
  2. चरण 2: डेटासेट साफ़ करें।
  3. चरण 3: ट्रेन/परीक्षण सेट बनाएं।
  4. चरण 4: मॉडल बनाएं।
  5. चरण 5: भविष्यवाणी करें।
  6. चरण 6: प्रदर्शन को मापें।
  7. चरण 7: हाइपर-पैरामीटर ट्यून करें।

इसके अलावा, निर्णय वृक्ष कैसे काम करता है? निर्णय वृक्ष बनाता वर्गीकरण या प्रतिगमन मॉडल a. के रूप में पेड़ संरचना। यह एक डेटा सेट को छोटे और छोटे सबसेट में तोड़ता है जबकि एक ही समय में एक संबद्ध निर्णय वृक्ष क्रमशः विकसित होता है। अंतिम परिणाम एक है पेड़ साथ फैसला नोड्स और लीफ नोड्स।

इस संबंध में, R में दिए गए डेटा सेट के लिए निर्णय ट्री बनाने के लिए किस पैकेज का उपयोग किया जाता है?

आर है संकुल जो हैं बनाने के लिए इस्तेमाल किया और कल्पना करें निर्णय के पेड़ . नए के लिए सेट भविष्यवक्ता चर के, हम उपयोग इस मॉडल पर पहुंचने के लिए फैसला की श्रेणी पर (हां/नहीं, स्पैम/स्पैम नहीं) आंकड़े . NS आर पैकेज "पार्टी" is निर्णय पेड़ बनाने के लिए प्रयोग किया जाता है.

आरपार्ट आर में कैसे काम करता है?

NS rpart कलन विधि काम करता है डेटासेट को पुनरावर्ती रूप से विभाजित करके, जिसका अर्थ है कि एक विभाजन से उत्पन्न होने वाले उपसमुच्चय को तब तक विभाजित किया जाता है जब तक कि एक पूर्व निर्धारित समाप्ति मानदंड तक नहीं पहुंच जाता।

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