Bagaimana pohon keputusan memutuskan untuk berpisah?

2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48

Pohon keputusan gunakan beberapa algoritma untuk memutuskan untuk berpisah node dalam dua atau lebih sub-node. Dengan kata lain, kita bisa mengatakan bahwa kemurnian node meningkat sehubungan dengan variabel target. Pemisahan pohon keputusan node pada semua variabel yang tersedia dan kemudian memilih membelah yang menghasilkan sub-node yang paling homogen.

Dengan demikian, apa yang memisahkan variabel dalam pohon keputusan?

Pohon keputusan dilatih dengan melewatkan data dari simpul akar ke daun. Datanya berulang-ulang membelah menurut prediksi variabel sehingga simpul anak lebih "murni" (yaitu, homogen) dalam hal hasil variabel.

apakah pohon keputusan selalu biner? A Pohon Keputusan adalah pohon (dan jenis grafik asiklik berarah) di mana simpul-simpulnya mewakili keputusan (kotak persegi), transisi acak (kotak melingkar) atau simpul terminal, dan tepi atau cabangnya adalah biner (ya/tidak, benar/salah) mewakili kemungkinan jalur dari satu simpul ke simpul lainnya.

Ditanyakan juga, bagaimana cara kerja Pohon keputusan?

Pohon keputusan membangun model klasifikasi atau regresi dalam bentuk a pohon struktur. Ini memecah kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan lebih kecil sementara pada saat yang sama merupakan himpunan bagian yang terkait pohon keputusan dikembangkan secara bertahap. A keputusan node memiliki dua atau lebih cabang. Node daun mewakili klasifikasi atau keputusan.

Bisakah pohon keputusan memiliki lebih dari 2 pemisahan?

Hal ini dimungkinkan untuk membuat lebih dari biner membelah di sebuah pohon keputusan . Deteksi interaksi otomatis chi-kuadrat (CHAID) adalah algoritme untuk melakukan lebih dari biner perpecahan . Namun, scikit-learn hanya mendukung biner perpecahan untuk banyak alasan. Lajang pohon keputusan sering tidak memiliki kapasitas prediksi yang sangat baik (lihat.