فيديو: ما هو عمق شجرة القرار؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
ال عمق شجرة القرار هو طول أطول مسار من الجذر إلى الورقة. حجم أ شجرة القرار هو عدد العقد في شجرة . لاحظ أنه إذا كانت كل عقدة من شجرة القرار يصنع ثنائي قرار ، يمكن أن يكون الحجم كبيرًا مثل 2d + 1−1 ، حيث d هو عمق.
مع وضع هذا في الاعتبار ، ما هو أقصى عمق ممكن لشجرة القرار؟
يتحكم في أقصى عمق التابع شجرة التي سيتم إنشاؤها. يمكن وصفه أيضًا بأنه طول أطول مسار من شجرة جذر ورقة. تعتبر عقدة الجذر أن لها ملف عمق من 0. إن أقصى عمق لا يمكن أن تتجاوز القيمة 30 على جهاز 32 بت.
علاوة على ذلك ، كيف تفسر شجرة القرار؟ شجرة القرار يبني نماذج التصنيف أو الانحدار في شكل أ شجرة بنية. يقوم بتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية أصغر وأصغر بينما يرتبط في نفس الوقت بملف شجرة القرار تم تطويره بشكل تدريجي. النتيجة النهائية هي أ شجرة مع قرار العقد والعقد الورقية.
هنا ، ما هو عمق الشجرة؟
أكثر شجرة المصطلحات: إن عمق من العقدة هو عدد الحواف من الجذر إلى العقدة. ارتفاع العقدة هو عدد الحواف من العقدة إلى أعمق ورقة. يبلغ ارتفاع أ شجرة هو ارتفاع الجذر.
ما هو عمق الشجرة في الغابة العشوائية؟
يمثل max_depth عمق لكل واحد شجرة في ال غابة . أعمق شجرة ، كلما زاد عدد الانقسامات التي يحتوي عليها ، وحصل على مزيد من المعلومات حول البيانات. نحن نناسب كل واحد شجرة القرار بأعماق تتراوح من 1 إلى 32 ورسم أخطاء التدريب والاختبار.
موصى به:
ما هو تعريف الانتروبيا في شجرة القرار؟
الانتروبيا: يتم إنشاء شجرة القرار من أعلى لأسفل من عقدة جذر وتنطوي على تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية تحتوي على مثيلات ذات قيم مماثلة (متجانسة). تستخدم خوارزمية ID3 الانتروبيا لحساب تجانس العينة
كيف تعمل شجرة القرار في R؟
شجرة القرار هي نوع من خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف التي يمكن استخدامها في مشاكل الانحدار والتصنيف. إنه يعمل مع متغيرات الإدخال والإخراج الفئوية والمستمرة. عندما تنقسم العقدة الفرعية إلى عقد فرعية أخرى ، فإنها تسمى عقدة القرار
كيف تجد دقة شجرة القرار؟
الدقة: عدد التنبؤات الصحيحة التي تم إجراؤها مقسومًا على العدد الإجمالي للتنبؤات التي تم إجراؤها. سوف نتنبأ بفئة الأغلبية المرتبطة بعقدة معينة على أنها True. على سبيل المثال ، استخدم سمة القيمة الأكبر من كل عقدة
كيف تقوم بتطبيق شجرة القرار في بايثون؟
أثناء تنفيذ شجرة القرار ، سوف نمر بالمرحلتين التاليتين: مرحلة البناء. المعالجة المسبقة لمجموعة البيانات. قسّم مجموعة البيانات من القطار واختبرها باستخدام حزمة Python sklearn. تدريب المصنف. مرحلة التشغيل. قم بعمل تنبؤات. احسب الدقة
ما نوع المشاكل الأنسب لتعلم شجرة القرار؟
المشكلات المناسبة لتعلم شجرة القرار يعد التعلم الشجري للقرار هو الأنسب بشكل عام للمشكلات ذات الخصائص التالية: يتم تمثيل المثيلات من خلال أزواج السمة والقيمة. توجد قائمة محدودة بالسمات (مثل لون الشعر) وكل مثيل يخزن قيمة لتلك السمة (مثل الأشقر)