Video: Apakah kedalaman pokok keputusan?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
The kedalaman pokok keputusan ialah panjang laluan terpanjang dari akar ke daun. Saiz a pokok keputusan ialah bilangan nod dalam pokok . Ambil perhatian bahawa jika setiap nod pokok keputusan membuat binari keputusan , saiznya boleh sebesar 2d+1−1, dengan d ialah kedalaman.
Memandangkan perkara ini dilihat, apakah kedalaman maksimum yang mungkin bagi pokok keputusan?
Mengawal kedalaman maksimum daripada pokok yang akan diwujudkan. Ia juga boleh digambarkan sebagai panjang laluan terpanjang dari pokok akar kepada sehelai daun. Nod akar dianggap mempunyai a kedalaman daripada 0. The Kedalaman Maks nilai tidak boleh melebihi 30 pada mesin 32-bit.
Tambahan pula, bagaimana anda menerangkan pokok keputusan? Pokok keputusan membina model klasifikasi atau regresi dalam bentuk a pokok struktur. Ia memecahkan set data kepada subset yang lebih kecil dan pada masa yang sama yang berkaitan pokok keputusan dibangunkan secara berperingkat. Keputusan akhir ialah a pokok dengan keputusan nod dan nod daun.
Di sini, apakah kedalaman pokok?
Lagi pokok istilah: The kedalaman nod ialah bilangan tepi dari akar ke nod. Ketinggian nod ialah bilangan tepi dari nod ke daun terdalam. Ketinggian a pokok ialah ketinggian akar.
Apakah kedalaman pokok dalam hutan rawak?
max_depth mewakili kedalaman setiap pokok di dalam hutan . Semakin dalam pokok , semakin banyak pemisahannya dan ia menangkap lebih banyak maklumat tentang data. Kami sesuai masing-masing pokok keputusan dengan kedalaman antara 1 hingga 32 dan plot kesilapan latihan dan ujian.
Disyorkan:
Bagaimanakah pokok keputusan berfungsi dalam R?
Pohon keputusan ialah sejenis algoritma pembelajaran yang diselia yang boleh digunakan dalam kedua-dua masalah regresi dan klasifikasi. Ia berfungsi untuk pembolehubah input dan output kategori dan berterusan. Apabila sub-nod berpecah kepada sub-nod selanjutnya, ia dipanggil Nod Keputusan
Bagaimanakah anda mencari ketepatan pokok keputusan?
Ketepatan: Bilangan ramalan betul yang dibuat dibahagikan dengan jumlah ramalan yang dibuat. Kami akan meramalkan kelas majoriti yang dikaitkan dengan nod tertentu sebagai Benar. iaitu gunakan atribut nilai yang lebih besar daripada setiap nod
Adakah berbilang keputusan berbeza daripada keputusan bersarang?
Terdapat dua cara biasa untuk menggabungkan dua pernyataan if: satu dalam pernyataanT, atau pernyataanF, bagi yang lain. Kedua-duanya dipanggil 'nested if statements', dan yang terakhir juga boleh ditulis dalam bentuk 'multiple-alternative decisions'. Sila ambil perhatian bahawa kedua-duanya berbeza dari satu demi satu
Apakah jenis masalah yang paling sesuai untuk pembelajaran pokok keputusan?
Masalah yang Sesuai untuk Pembelajaran Pokok Keputusan Pembelajaran pokok keputusan secara amnya paling sesuai untuk masalah dengan ciri berikut: Kejadian diwakili oleh pasangan atribut-nilai. Terdapat senarai terhingga atribut (cth. warna rambut) dan setiap contoh menyimpan nilai untuk atribut tersebut (cth. berambut perang)
Apakah yang diberitahu oleh pokok keputusan kepada anda?
Pohon keputusan ialah alat sokongan keputusan yang menggunakan graf seperti pepohon atau model keputusan dan kemungkinan akibatnya, termasuk hasil peristiwa peluang, kos sumber dan utiliti. Ia adalah satu cara untuk memaparkan algoritma yang hanya mengandungi pernyataan kawalan bersyarat