Практическите въпроси при изучаването на дървета на решения включват определяне колко дълбоко да се развие дървото на решенията, работа с непрекъснати атрибути, избор на подходяща мярка за избор на атрибут, обработка на данни за обучение с липсващи стойности на атрибути, обработка на атрибути с различни разходи и подобряване на изчислителната ефективност. По-долу обсъждаме всеки от тези проблеми и разширенията на основния ID3 алгоритъм, които ги адресират. Самият ID3 е..

Базираните на дърво модели са част от непараметрични алгоритми, които са добри в справянето без линейни връзки. Те са добри както за класификация, така и за регресия. Дърветата на решенията са Контролиран алгоритъм. Може да се използва както за категорични , така и за непрекъснати входни и изходни променливи чрез разделяне на пространството на характеристиките на няколко по-малки (неприпокриващи се) региони с подобни стойности на отговора, използвайки набор от правила за разделяне...

Това малко упражнение се основава на малка дискусия в офиса ми от последната сесия за споделяне на знания, където обсъждаме усилване на градиента и фурна. Въпросът е елементарен. Дървото на решенията не е вероятностен модел, тогава как извежда вероятностите от функцията predict_proba? Е, ако паметта ми не ме лъжеше, въз основа на това, което научих преди няколко години (съжалявам, че сега е малко мъгляво), трябва да е съотношението на положителния клас спрямо всички други данни в..

Алгоритми на дървото на решенията - част 1 1. Въведение то Дърветата на решенията са непараметричният подход за контролирано обучение и могат да се прилагат както към регресия, така и към проблеми с класификацията. В съответствие с аналогията с дървото, дърветата на решенията прилагат последователен процес на вземане на решения. Започвайки от основния възел, функцията се оценява и се избира един от двата възела (клонове). Всеки възел в дървото е основно правило за вземане на..