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वीडियो: आप आर में निर्णय वृक्ष कैसे बनाते हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
निर्णय वृक्ष क्या हैं?
- चरण 1: डेटा आयात करें।
- चरण 2: डेटासेट साफ़ करें।
- चरण 3: बनाएं ट्रेन / परीक्षण सेट।
- चरण 4: निर्माण आदर्श।
- चरण 5: निर्माण भविष्यवाणी।
- चरण 6: प्रदर्शन को मापें।
- चरण 7: हाइपर-पैरामीटर ट्यून करें।
इसे ध्यान में रखते हुए, 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.
इसके अलावा, Rpart R 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।
यह भी जानना है कि आप निर्णय वृक्ष कैसे बनाते हैं?
निर्णय वृक्ष आरेख बनाने के लिए यहां कुछ सर्वोत्तम अभ्यास युक्तियां दी गई हैं:
- पेड़ शुरू करो। पहले नोड का प्रतिनिधित्व करने के लिए पृष्ठ के बाएं किनारे के पास एक आयत बनाएं।
- शाखाएँ जोड़ें।
- पत्ते डालें।
- अधिक शाखाएँ जोड़ें।
- निर्णय वृक्ष को पूरा करें।
- एक शाखा समाप्त करें।
- सटीकता सत्यापित करें।
उदाहरण के साथ निर्णय वृक्ष क्या है?
निर्णय वृक्ष परिचय के साथ उदाहरण . निर्णय वृक्ष का उपयोग करता है पेड़ समस्या को हल करने के लिए प्रतिनिधित्व जिसमें प्रत्येक पत्ता नोड एक वर्ग लेबल से मेल खाता है और विशेषताओं को आंतरिक नोड पर दर्शाया जाता है पेड़ . हम असतत विशेषताओं पर किसी भी बूलियन फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं निर्णय वृक्ष.
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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