Video: Apa yang dikatakan pohon keputusan kepada Anda?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
A pohon keputusan adalah keputusan alat pendukung yang menggunakan a pohon -seperti grafik atau model dari keputusan dan kemungkinan konsekuensinya, termasuk hasil peristiwa kebetulan, biaya sumber daya, dan utilitas. Ini adalah salah satu cara untuk menampilkan algoritma yang hanya berisi pernyataan kontrol bersyarat.
Selain itu, mengapa kita menggunakan pohon keputusan?
Pohon keputusan memberikan metode yang efektif untuk Keputusan Membuat karena mereka: Uraikan masalah dengan jelas sehingga semua opsi dapat ditantang. Izinkan kami untuk menganalisis sepenuhnya kemungkinan konsekuensi dari a keputusan . Menyediakan kerangka kerja untuk mengukur nilai hasil dan probabilitas untuk mencapainya.
Kedua, apa keuntungan dari pohon keputusan? Signifikan keuntungan dari a pohon keputusan adalah bahwa hal itu memaksa pertimbangan semua hasil yang mungkin dari a keputusan dan menelusuri setiap jalan menuju suatu kesimpulan. Ini menciptakan analisis yang komprehensif dari konsekuensi di sepanjang setiap cabang dan mengidentifikasi keputusan node yang membutuhkan analisis lebih lanjut.
Dengan mempertimbangkan hal ini, bagaimana pohon keputusan mencapai keputusannya?
A pohon keputusan adalah ditarik terbalik dengan nya akar di NS atas. Di dalam NS gambar aktif NS kiri, NS teks tebal berwarna hitam mewakili kondisi/simpul internal, berdasarkan mana pohon membelah menjadi cabang/tepi. Secara umum, Pohon Keputusan algoritma adalah disebut sebagai CART atau Klasifikasi dan Regresi pohon.
Apa itu pohon keputusan beserta contohnya?
Pohon Keputusan adalah jenis Pembelajaran Mesin Terawasi (yaitu Anda menjelaskan apa input dan output yang sesuai dalam data pelatihan) di mana data terus-menerus dibagi menurut parameter tertentu. NS contoh dari a pohon keputusan dapat dijelaskan menggunakan biner di atas pohon.
Direkomendasikan:
Bagaimana Anda menemukan keakuratan pohon keputusan?
Akurasi: Jumlah prediksi yang benar dibuat dibagi dengan jumlah total prediksi yang dibuat. Kami akan memprediksi kelas mayoritas yang terkait dengan node tertentu sebagai True. yaitu menggunakan atribut nilai yang lebih besar dari setiap node
Bagaimana Anda menerapkan pohon keputusan dengan Python?
Saat menerapkan pohon keputusan, kami akan melalui dua fase berikut: Fase Pembangunan. Praproses kumpulan data. Pisahkan dataset dari train dan uji menggunakan paket sklearn Python. Latih pengklasifikasi. Fase Operasional. Membuat prediksi. Hitung akurasinya
Jenis masalah apa yang paling cocok untuk pembelajaran pohon keputusan?
Masalah yang Tepat untuk Pembelajaran Pohon Keputusan Pembelajaran pohon keputusan umumnya paling cocok untuk masalah dengan karakteristik berikut: Contoh diwakili oleh pasangan atribut-nilai. Ada daftar atribut yang terbatas (misalnya warna rambut) dan setiap instance menyimpan nilai untuk atribut tersebut (misalnya pirang)
Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?
Apa itu Pohon Keputusan? Langkah 1: Impor data. Langkah 2: Bersihkan kumpulan data. Langkah 3: Buat set kereta/tes. Langkah 4: Bangun modelnya. Langkah 5: Buat prediksi. Langkah 6: Ukur kinerja. Langkah 7: Tune hyper-parameter
Apa yang dimaksud dengan simpul dalam pohon keputusan?
Pohon keputusan adalah struktur seperti diagram alur di mana setiap simpul internal mewakili 'pengujian' pada atribut (misalnya apakah lemparan koin muncul kepala atau ekor), setiap cabang mewakili hasil pengujian, dan setiap simpul daun mewakili label kelas (keputusan diambil setelah menghitung semua atribut)