Mündəricat:
Video: R-də qərar ağacını necə edirsiniz?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
Qərar ağacları nədir?
- Addım 1: Məlumatları idxal edin.
- Addım 2: Məlumat dəstini təmizləyin.
- Addım 3: Yaradın qatar/test dəsti.
- Addım 4: qurmaq model.
- Addım 5: etmək proqnoz.
- Addım 6: Performansı ölçün.
- Addım 7: Hiperparametrləri tənzimləyin.
Bunu nəzərə alaraq, R-də verilmiş məlumat dəsti üçün qərar ağacı yaratmaq üçün hansı paketdən istifadə olunur?
R var paketlər olanlar yaratmaq üçün istifadə olunur və vizuallaşdırın qərar ağacları . Yeni üçün təyin edin proqnozlaşdırıcı dəyişənin, biz istifadə edin bu modelə çatmaq üçün qərar kateqoriyasında (bəli/Xeyr, spam/spam deyil). data . The R paketi "partiya"dır qərar ağacları yaratmaq üçün istifadə olunur.
Bundan əlavə, Rpart R-də necə işləyir? The rpart alqoritm işləyir verilənlər bazasını rekursiv şəkildə bölmək, yəni bölünmədən yaranan alt çoxluqlar əvvəlcədən müəyyən edilmiş sonlandırma meyarına çatana qədər daha da bölünür.
Həmçinin bilmək lazımdır ki, qərar ağacını necə qurursunuz?
Qərar ağacının diaqramını yaratmaq üçün ən yaxşı təcrübə məsləhətləri bunlardır:
- Ağacı başlayın. Birinci nodu təmsil etmək üçün səhifənin sol kənarına yaxın düzbucaqlı çəkin.
- Filiallar əlavə edin.
- Yarpaqları əlavə edin.
- Daha çox filial əlavə edin.
- Qərar ağacını tamamlayın.
- Bir filialı dayandırın.
- Dəqiqliyi yoxlayın.
Nümunə ilə qərar ağacı nədir?
Qərar ağacı ilə giriş misal . Qərar ağacı istifadə edir ağac Hər bir yarpaq qovşağının sinif etiketinə uyğun gəldiyi və atributların daxili qovşaqda göstərildiyi problemi həll etmək üçün təqdimat ağac . istifadə edərək diskret atributlarda istənilən mantiq funksiyasını təmsil edə bilərik qərar ağacı.
Tövsiyə:
Qərar ağacı R-də necə işləyir?
Qərar ağacı həm reqressiya, həm də təsnifat problemlərində istifadə oluna bilən nəzarət edilən öyrənmə alqoritminin bir növüdür. Həm kateqoriyalı, həm də davamlı giriş və çıxış dəyişənləri üçün işləyir. Bir alt qovşaq digər alt qovşaqlara bölündükdə ona Qərar Düyünü deyilir
Java-da ikili axtarış ağacını necə tətbiq edirsiniz?
Java-da Binar Axtarış Ağacının (BST) həyata keçirilməsi Bir qovşağın sol alt ağacında yalnız açarları qovşaq açarından az olan qovşaqlar var. Düyünün sağ alt ağacında yalnız açarları qovşağın açarından böyük olan qovşaqlar var. Sol və sağ alt ağacların hər biri də ikili axtarış ağacı olmalıdır. Dublikat qovşaqlar olmamalıdır
Python-da qərar ağacını necə həyata keçirirsiniz?
Qərar ağacını həyata keçirərkən biz aşağıdakı iki mərhələdən keçəcəyik: Tikinti Fazası. Məlumat dəstini əvvəlcədən emal edin. Məlumat dəstini qatardan ayırın və Python sklearn paketindən istifadə edərək test edin. Klassifikatoru məşq edin. Əməliyyat mərhələsi. Proqnozlar edin. Dəqiqliyi hesablayın
JMeter-də nəticələr ağacını necə saxlayırsınız?
Skripti işə salın və nəticələri JMeter-ə yükləyin. Run düyməsini basaraq skripti işə salın. Skript nəticələri test_nəticələrində yadda saxlanılacaq. ƏHƏMİYYƏTLİ. Faylın adını test_nəticəsinə dəyişdirin. Konfiqurasiya düyməsini basın. XML kimi Saxla və Cavab Məlumatlarını Saxla (XML) onay qutularını yoxlayın
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