निर्णय वृक्ष सीखने के लिए किस प्रकार की समस्याएं सबसे उपयुक्त हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

उपयुक्त समस्या के लिये डिसीजन ट्री लर्निंग

निर्णय वृक्ष सीखना आम तौर पर सबसे उपयुक्त प्रति समस्या निम्नलिखित विशेषताओं के साथ: उदाहरण विशेषता-मान 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)

फिर, निर्णय वृक्ष सीखने में क्या मुद्दे हैं?

निर्णय वृक्ष सीखने में व्यावहारिक मुद्दों में शामिल हैं:

• यह निर्धारित करना कि निर्णय वृक्ष को कितनी गहराई से विकसित करना है।
• निरंतर विशेषताओं को संभालना।
• एक उपयुक्त विशेषता चयन उपाय चुनना।
• लापता विशेषता मानों के साथ प्रशिक्षण डेटा को संभालना।
• विभिन्न लागतों के साथ विशेषताओं को संभालना।

कोई यह भी पूछ सकता है कि मशीन लर्निंग में डिसीजन ट्री का क्या उपयोग है? निर्णय के पेड़ एक गैर-पैरामीट्रिक पर्यवेक्षित हैं सीख रहा हूँ तरीका उपयोग किया गया दोनों के लिए वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्य। लक्ष्य एक मॉडल बनाना है जो लक्ष्य चर के मूल्य की भविष्यवाणी करता है सीख रहा हूँ सरल फैसला डेटा सुविधाओं से अनुमानित नियम।

इस प्रकार, निर्णय वृक्ष के क्या फायदे और नुकसान हैं?

फायदे और नुकसान समझने और व्याख्या करने में सरल हैं। लोग समझ पाते हैं निर्णय वृक्ष एक संक्षिप्त विवरण के बाद मॉडल। थोड़े कठिन डेटा के साथ भी मूल्य रखें।

निर्णय वृक्ष और उदाहरण क्या है?

निर्णय के पेड़ पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग का एक प्रकार है (यानी आप समझाते हैं कि इनपुट क्या है और प्रशिक्षण डेटा में संबंधित आउटपुट क्या है) जहां डेटा एक निश्चित पैरामीटर के अनुसार लगातार विभाजित होता है। एक उदाहरण का निर्णय वृक्ष उपरोक्त बाइनरी का उपयोग करके समझाया जा सकता है पेड़.