Hoe besluiten beslisbomen om te splitsen?
Hoe besluiten beslisbomen om te splitsen?

Video: Hoe besluiten beslisbomen om te splitsen?

Video: Hoe besluiten beslisbomen om te splitsen?
Video: Beste 3 tips over zorgen, angst en het afwijzen van de stressrespons - Angstworkshop metNick Wignall 2024, November
Anonim

Beslissingsbomen gebruik meerdere algoritmen om besluiten te splitsen een knooppunt in twee of meer subknooppunten. Met andere woorden, wij kan stel dat de zuiverheid van het knooppunt toeneemt met betrekking tot de doelvariabele. Beslisboom splitst de knooppunten op alle beschikbare variabelen en selecteert vervolgens de splitsen wat resulteert in de meeste homogene subknooppunten.

Dienovereenkomstig, wat is de splitsingsvariabele in de beslissingsboom?

Beslissingsbomen worden getraind door gegevens van een hoofdknooppunt naar bladeren door te geven. De gegevens worden herhaaldelijk splitsen volgens voorspeller variabelen zodat onderliggende knooppunten meer "puur" (d.w.z. homogeen) zijn in termen van de uitkomst variabele.

zijn beslisbomen altijd binair? EEN Beslissingsboom is een boom (en een soort gerichte, acyclische grafiek) waarin de knooppunten beslissingen (een vierkante doos), willekeurige overgangen (een cirkelvormige doos) of eindknooppunten, en de randen of takken zijn binair (ja/nee, waar/onwaar) die mogelijke paden van het ene knooppunt naar het andere vertegenwoordigt.

Ook gevraagd, hoe werken beslisbomen?

Beslissingsboom bouwt classificatie- of regressiemodellen in de vorm van a boom structuur. Het splitst een dataset op in kleinere en kleinere subsets, terwijl het tegelijkertijd een bijbehorend beslissingsboom stapsgewijs wordt ontwikkeld. EEN beslissing node heeft twee of meer takken. Bladknooppunt vertegenwoordigt een classificatie of beslissing.

Kan een beslisboom meer dan 2 splitsingen hebben?

Het is mogelijk om meer dan een binaire splitsen in een beslissingsboom . Chi-kwadraat automatische interactiedetectie (CHAID) is een algoritme om te doen meer dan binair splitst . Scikit-learn ondersteunt echter alleen binair splitst om vele redenen. Enkel Beslissingsbomen vaak niet hebben een zeer goed voorspellend vermogen (zie.

Aanbevolen: