वीडियो: निर्णय वृक्ष की गहराई कितनी होती है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
NS निर्णय वृक्ष की गहराई जड़ से पत्ती तक के सबसे लंबे रास्ते की लंबाई है। ए का आकार निर्णय वृक्ष में नोड्स की संख्या है पेड़ . ध्यान दें कि यदि प्रत्येक नोड निर्णय वृक्ष बाइनरी बनाता है फैसला , आकार 2d+1−1 जितना बड़ा हो सकता है, जहां d है गहराई.
इसे ध्यान में रखते हुए, निर्णय वृक्ष की अधिकतम संभव गहराई क्या है?
नियंत्रित करता है अधिकतम गहराई का पेड़ जिसे बनाया जाएगा। इसे से सबसे लंबे पथ की लंबाई के रूप में भी वर्णित किया जा सकता है पेड़ एक पत्ते के लिए जड़। रूट नोड को माना जाता है a गहराई 0 का अधिकतम गहराई 32-बिट मशीन पर मान 30 से अधिक नहीं हो सकता।
इसके अलावा, आप निर्णय वृक्ष की व्याख्या कैसे करते हैं? निर्णय वृक्ष a. के रूप में वर्गीकरण या प्रतिगमन मॉडल बनाता है 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।
यहाँ, एक पेड़ की गहराई क्या है?
अधिक पेड़ शब्दावली: The गहराई एक नोड की जड़ से नोड तक किनारों की संख्या है। नोड की ऊंचाई नोड से गहरे पत्ते तक किनारों की संख्या है। ए. की ऊंचाई पेड़ जड़ की ऊंचाई है।
यादृच्छिक वन में वृक्ष की गहराई क्या है?
max_depth का प्रतिनिधित्व करता है गहराई प्रत्येक की पेड़ में वन . जितना गहरा पेड़ , इसमें जितने अधिक विभाजन होते हैं और यह डेटा के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करता है। हम प्रत्येक को फिट करते हैं निर्णय वृक्ष 1 से 32 तक की गहराई के साथ और प्रशिक्षण और परीक्षण त्रुटियों की साजिश रचें।
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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
आप पायथन में निर्णय वृक्ष कैसे लागू करते हैं?
निर्णय वृक्ष को लागू करते समय हम निम्नलिखित दो चरणों से गुजरेंगे: भवन चरण। डेटासेट को प्रीप्रोसेस करें। ट्रेन से डेटासेट को विभाजित करें और पायथन स्केलेर पैकेज का उपयोग करके परीक्षण करें। क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करें। परिचालन चरण। अंदाजा लगाओ। सटीकता की गणना 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