Welk type problemen is het meest geschikt voor het leren van beslisbomen?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

Gepast Problemen voor Beslisboom leren

Beslisboom leren is over het algemeen best geschikt tot problemen met de volgende kenmerken: Instanties worden weergegeven door attribuut-waardeparen. Er is een eindige lijst van kenmerken (bijv. haarkleur) en elke instantie slaat een waarde op voor dat kenmerk (bijv. blond)

Wat zijn dan de problemen bij het leren van beslisbomen?

Praktische problemen bij het leren van beslisbomen zijn onder meer:

• bepalen hoe diep de beslisboom moet groeien.
• omgaan met continue attributen.
• het kiezen van een geschikte attribuutselectiemaatstaf.
• omgaan met trainingsgegevens met ontbrekende attribuutwaarden.
• omgaan met attributen met verschillende kosten.

Je kunt je ook afvragen: wat is het nut van een beslisboom bij machine learning? Beslissingsbomen zijn een niet-parametrische supervisie aan het leren methode gebruikt voor beide classificatie en regressietaken. Het doel is om een model te maken dat de waarde van een doelvariabele voorspelt door: aan het leren eenvoudig beslissing regels afgeleid uit de gegevenskenmerken.

Wat zijn op deze manier de voor- en nadelen van beslisboom?

Voor-en nadelen Zijn eenvoudig te begrijpen en te interpreteren. Mensen kunnen begrijpen beslissingsboom modellen na een korte uitleg. Heb waarde, zelfs met weinig harde gegevens.

Wat is beslisboom en voorbeeld?

Beslissingsbomen zijn een soort Supervised Machine Learning (dat wil zeggen dat je uitlegt wat de input is en wat de bijbehorende output is in de trainingsgegevens) waarbij de gegevens continu worden opgesplitst volgens een bepaalde parameter. Een voorbeeld van een beslissingsboom kan worden uitgelegd met behulp van bovenstaande binaire boom.