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वीडियो: आप पायथन में निर्णय वृक्ष कैसे लागू करते हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
निर्णय वृक्ष को लागू करते समय हम निम्नलिखित दो चरणों से गुजरेंगे:
- भवन चरण। डेटासेट को प्रीप्रोसेस करें। डेटासेट को ट्रेन से विभाजित करें और इसका उपयोग करके परीक्षण करें अजगर स्केलेर पैकेज। क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करें।
- परिचालन चरण। अंदाजा लगाओ। सटीकता की गणना करें।
इसके अलावा, आप पायथन में निर्णय वृक्ष कैसे फिट करते हैं?
अजगर | स्केलेर्न का उपयोग करके निर्णय वृक्ष प्रतिगमन
- चरण 1: आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें।
- चरण 2: डेटासेट को इनिशियलाइज़ करें और प्रिंट करें।
- चरण 3: डेटासेट से "X" तक सभी पंक्तियों और कॉलम 1 का चयन करें।
- चरण 4: डेटासेट से "y" तक सभी पंक्तियों और कॉलम 2 का चयन करें।
- चरण 5: निर्णय ट्री रजिस्टर को डेटासेट में फ़िट करें।
- चरण 6: एक नए मूल्य की भविष्यवाणी करना।
- चरण 7: परिणाम की कल्पना करना।
इसी तरह, आप पायथन में एक यादृच्छिक वन कैसे लागू करते हैं?
- नीचे चरण-दर-चरण पायथन कार्यान्वयन है।
- चरण 2: डेटासेट आयात और प्रिंट करें।
- चरण 3: डेटासेट से x तक सभी पंक्तियों और कॉलम 1 और सभी पंक्तियों और कॉलम 2 को y के रूप में चुनें।
- चरण 4: डेटासेट में रैंडम फ़ॉरेस्ट रजिस्ट्रार फ़िट करें।
- चरण 5: एक नए परिणाम की भविष्यवाणी करना।
- चरण 6: परिणाम की कल्पना करना।
इस तरह, पायथन में पेड़ों को कैसे लागू किया जाता है?
a. में प्रविष्ट करना पेड़ में डालने के लिए पेड़ हम ऊपर बनाए गए समान नोड वर्ग का उपयोग करते हैं और इसमें एक सम्मिलित वर्ग जोड़ते हैं। सम्मिलित वर्ग नोड के मान की तुलना पैरेंट नोड से करता है और इसे बाएँ नोड या दाएँ नोड के रूप में जोड़ने का निर्णय लेता है। अंत में PrintTree क्लास का उपयोग प्रिंट करने के लिए किया जाता है पेड़.
पायथन में निर्णय वृक्ष क्या है?
ए निर्णय वृक्ष एक फ़्लोचार्ट जैसा है पेड़ संरचना जहां एक आंतरिक नोड सुविधा (या विशेषता) का प्रतिनिधित्व करता है, शाखा एक का प्रतिनिधित्व करती है फैसला नियम, और प्रत्येक पत्ती नोड परिणाम का प्रतिनिधित्व करता है। a. में सबसे ऊपरी नोड निर्णय वृक्ष रूट नोड के रूप में जाना जाता है। यह विशेषता मान के आधार पर विभाजन करना सीखता है।
सिफारिश की:
आप निर्णय वृक्ष की सटीकता कैसे प्राप्त करते हैं?
शुद्धता: की गई भविष्यवाणियों की कुल संख्या से विभाजित की गई सही भविष्यवाणियों की संख्या। हम किसी विशेष नोड से जुड़े बहुमत वर्ग को ट्रू के रूप में भविष्यवाणी करने जा रहे हैं। यानी प्रत्येक नोड से बड़े मूल्य विशेषता का उपयोग करें
निर्णय वृक्ष सीखने के लिए किस प्रकार की समस्याएं सबसे उपयुक्त हैं?
निर्णय ट्री लर्निंग के लिए उपयुक्त समस्याएं निर्णय ट्री लर्निंग आमतौर पर निम्नलिखित विशेषताओं वाली समस्याओं के लिए सबसे उपयुक्त है: उदाहरण विशेषता-मूल्य जोड़े द्वारा दर्शाए जाते हैं। विशेषताओं की एक सीमित सूची है (जैसे बालों का रंग) और प्रत्येक उदाहरण उस विशेषता के लिए एक मान संग्रहीत करता है (जैसे गोरा)
निर्णय वृक्ष कैसे विभाजित होने का निर्णय लेते हैं?
निर्णय वृक्ष एक नोड को दो या अधिक उप-नोड्स में विभाजित करने का निर्णय लेने के लिए कई एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। दूसरे शब्दों में, हम कह सकते हैं कि लक्ष्य चर के संबंध में नोड की शुद्धता बढ़ जाती है। निर्णय वृक्ष सभी उपलब्ध चरों पर नोड्स को विभाजित करता है और फिर विभाजन का चयन करता है जिसके परिणामस्वरूप अधिकांश सजातीय उप-नोड्स होते हैं
निर्णय वृक्ष आपको क्या बताते हैं?
एक निर्णय पेड़ एक निर्णय समर्थन उपकरण है जो पेड़ की तरह ग्राफ या निर्णयों के मॉडल और उनके संभावित परिणामों का उपयोग करता है, जिसमें मौका घटना परिणाम, संसाधन लागत और उपयोगिता शामिल है। यह एक एल्गोरिथ्म प्रदर्शित करने का एक तरीका है जिसमें केवल सशर्त नियंत्रण कथन होते हैं
आप आर में निर्णय वृक्ष कैसे बनाते हैं?
निर्णय वृक्ष क्या हैं? चरण 1: डेटा आयात करें। चरण 2: डेटासेट साफ़ करें। चरण 3: ट्रेन/परीक्षण सेट बनाएं। चरण 4: मॉडल बनाएं। चरण 5: भविष्यवाणी करें। चरण 6: प्रदर्शन को मापें। चरण 7: हाइपर-पैरामीटर ट्यून करें