वीडियो: निर्णय वृक्ष कैसे विभाजित होने का निर्णय लेते हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
निर्णय के पेड़ करने के लिए एकाधिक एल्गोरिदम का उपयोग करें बंटवारे का फैसला दो या दो से अधिक उप-नोड्स में एक नोड। दूसरे शब्दों में, हम कर सकते हैं कहते हैं कि लक्ष्य चर के संबंध में नोड की शुद्धता बढ़ जाती है। डिसीजन ट्री स्प्लिट्स सभी उपलब्ध चरों पर नोड्स और फिर का चयन करता है विभाजित करना जिसके परिणामस्वरूप अधिकांश सजातीय उप-नोड्स होते हैं।
तदनुसार, निर्णय वृक्ष में विभाजन चर क्या है?
निर्णय के पेड़ रूट नोड से पत्तियों तक डेटा पास करके प्रशिक्षित किया जाता है। डेटा बार-बार है विभाजित करना भविष्यवक्ता के अनुसार चर ताकि परिणाम के संदर्भ में बच्चे के नोड्स अधिक "शुद्ध" (यानी, सजातीय) हों चर.
क्या निर्णय वृक्ष हमेशा द्विआधारी होते हैं? ए निर्णय वृक्ष एक है पेड़ (और एक प्रकार का निर्देशित, चक्रीय ग्राफ) जिसमें नोड्स प्रतिनिधित्व करते हैं फैसले (एक वर्ग बॉक्स), यादृच्छिक संक्रमण (एक गोलाकार बॉक्स) या टर्मिनल नोड्स, और किनारों या शाखाएं हैं बायनरी (हाँ/नहीं, सही/गलत) एक नोड से दूसरे नोड में संभावित पथ का प्रतिनिधित्व करता है।
साथ ही पूछा, डिसीजन ट्री कैसे काम 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। ए फैसला नोड की दो या दो से अधिक शाखाएँ होती हैं। लीफ नोड एक वर्गीकरण का प्रतिनिधित्व करता है या फैसला.
क्या निर्णय वृक्ष में 2 से अधिक विभाजन हो सकते हैं?
बनाना संभव है से ज्यादा एक बाइनरी विभाजित करना में एक निर्णय वृक्ष . ची-स्क्वायर ऑटोमैटिक इंटरेक्शन डिटेक्शन (CHAID) करने के लिए एक एल्गोरिथम है से ज्यादा बायनरी विभाजन . हालाँकि, स्किकिट-लर्न केवल बाइनरी का समर्थन करता है विभाजन कई कारणों के लिए। एकल निर्णय के पेड़ अक्सर नहीं पास होना एक बहुत अच्छी भविष्य कहनेवाला क्षमता (देखें।
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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
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