2025 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2025-01-22 17:17
Uyğun Problemlər üçün Qərar ağacının öyrənilməsi
Qərar ağacının öyrənilməsi ümumiyyətlədir ən uyğun üçün problemlər aşağıdakı xüsusiyyətlərə malikdir: Nümunələr atribut-dəyər cütləri ilə təmsil olunur. Atributların məhdud siyahısı (məsələn, saç rəngi) var və hər bir nümunə həmin atribut üçün bir dəyər saxlayır (məsələn, sarışın)
O zaman qərar ağacının öyrənilməsində hansı problemlər var?
Qərar ağaclarını öyrənməkdə praktiki məsələlərə aşağıdakılar daxildir:
- qərar ağacının nə qədər dərindən böyüdüləcəyini müəyyən etmək.
- davamlı atributların idarə edilməsi.
- müvafiq atribut seçim ölçüsünün seçilməsi.
- atribut dəyərləri çatışmayan təlim məlumatlarının idarə edilməsi.
- fərqli xərclərlə atributların idarə edilməsi.
Biri də soruşa bilər ki, maşın öyrənməsində qərar ağacının istifadəsi nədir? Qərar Ağacları qeyri-parametrik nəzarət olunur öyrənmək üsul istifadə olunur hər ikisi üçün təsnifat və reqressiya tapşırıqları. Məqsəd, hədəf dəyişənin dəyərini proqnozlaşdıran bir model yaratmaqdır öyrənmək sadə qərar məlumat xüsusiyyətlərindən çıxarılan qaydalar.
Bu şəkildə qərar ağacının üstünlükləri və mənfi cəhətləri nələrdir?
Yaxşı və pis tərəfləri Anlamaq və şərh etmək asandır. İnsanlar başa düşə bilirlər qərar ağacı qısa izahatdan sonra modellər. Kiçik sərt məlumatlarla belə dəyərə sahib olun.
Qərar ağacı və nümunə nədir?
Qərar Ağacları Nəzarət olunan Maşın Öyrənməsinin bir növüdür (yəni siz girişin nə olduğunu və təlim məlumatlarında müvafiq çıxışın nə olduğunu izah edirsiniz), burada verilənlər müəyyən bir parametrə görə davamlı olaraq bölünür. An misal a qərar ağacı yuxarıdakı binardan istifadə etməklə izah etmək olar ağac.
Tövsiyə:
Proqram təminatının inkişafı üçün hansı model ən uyğundur?
SCRUM ən çox seçilən çevik proqram inkişaf yanaşmasıdır. (Eyni şəkildə, KANBAN komandalara əməkdaşlıq etməyə və səmərəli işləməyə kömək edən bir prosesdir.) Əsasən, bu mükəmməl inkişaf tələbləri daim dəyişən və ya son dərəcə inkişaf edən inkişaf layihələri üçün uyğundur
Göndərən və qəbul edəndən mesajların məxfiliyini təmin etmək üçün istifadə olunan məxfi açarı mübadilə etmək üçün hansı növ alqoritmlər tələb olunur?
Göndərən və qəbul edəndən mesajların məxfiliyini təmin etmək üçün istifadə olunan məxfi açarı mübadilə etmək üçün hansı növ alqoritmlər tələb olunur? İzahat: Simmetrik alqoritmlər verilənləri şifrələmək və deşifrə etmək üçün eyni açardan, gizli açardan istifadə edir. Rabitə baş verməzdən əvvəl bu açar əvvəlcədən paylaşılmalıdır
Qərar ağacının düzgünlüyünü necə tapırsınız?
Dəqiqlik: Verilmiş düzgün proqnozların sayı, edilən proqnozların ümumi sayına bölünür. Müəyyən bir node ilə əlaqəli əksəriyyət sinfini Doğru olaraq proqnozlaşdıracağıq. yəni hər node üçün daha böyük dəyər atributundan istifadə edin
Qərar ağacının dərinliyi nədir?
Qərar ağacının dərinliyi kökdən yarpağa qədər olan ən uzun yolun uzunluğudur. Qərar ağacının ölçüsü ağacdakı qovşaqların sayıdır. Qeyd edək ki, qərar ağacının hər bir qovşağı ikili qərar qəbul edərsə, ölçü 2d+1−1 qədər böyük ola bilər, burada d dərinlikdir
Qərar ağacları bölünməyə necə qərar verir?
Qərar ağacları bir nodu iki və ya daha çox alt qovşaqda bölməyə qərar vermək üçün çoxlu alqoritmlərdən istifadə edir. Başqa sözlə, deyə bilərik ki, düyünün təmizliyi hədəf dəyişənə görə artır. Qərar ağacı bütün mövcud dəyişənlər üzrə qovşaqları bölür və sonra ən homojen alt qovşaqlarla nəticələnən bölünməni seçir