Isi kandungan:
Video: Bagaimanakah anda membuat pepohon keputusan dalam R?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
Apakah Pokok Keputusan?
- Langkah 1: Import data.
- Langkah 2: Bersihkan set data.
- Langkah 3: Buat set kereta api/ujian.
- Langkah 4: bina model itu.
- Langkah 5: buat ramalan.
- Langkah 6: Ukur prestasi.
- Langkah 7: Tala parameter hiper.
Dengan mengambil kira perkara ini, pakej manakah yang digunakan untuk mencipta pepohon keputusan bagi set data tertentu dalam R?
R mempunyai pakej yang mana digunakan untuk mencipta dan visualisasikan pokok keputusan . Untuk yang baru ditetapkan pembolehubah peramal, kita guna model ini untuk tiba di a keputusan pada kategori (ya/Tidak, spam/bukan spam) bagi data . The Pakej R "pesta" ialah digunakan untuk mencipta pokok keputusan.
Tambahan pula, bagaimanakah Rpart berfungsi dalam R? The rpart algoritma berfungsi dengan membelah set data secara rekursif, yang bermaksud subset yang timbul daripada pemisahan akan dipecahkan lagi sehingga kriteria penamatan yang telah ditetapkan dicapai.
Juga perlu diketahui ialah, bagaimana anda membina pokok keputusan?
Berikut ialah beberapa petua amalan terbaik untuk mencipta rajah pepohon keputusan:
- Mulakan pokok. Lukiskan segi empat tepat berhampiran tepi kiri halaman untuk mewakili nod pertama.
- Tambah cawangan.
- Masukkan daun.
- Tambah lagi cawangan.
- Lengkapkan pokok keputusan.
- Menamatkan cawangan.
- Sahkan ketepatan.
Apakah pokok keputusan dengan contoh?
Pokok keputusan Pengenalan dengan contoh . Pokok keputusan menggunakan pokok perwakilan untuk menyelesaikan masalah di mana setiap nod daun sepadan dengan label kelas dan atribut diwakili pada nod dalaman pokok . Kita boleh mewakili sebarang fungsi boolean pada atribut diskret menggunakan pokok keputusan.
Disyorkan:
Yang manakah definisi entropi dalam pepohon keputusan?
Entropi: Pepohon keputusan dibina atas ke bawah daripada nod akar dan melibatkan pembahagian data kepada subset yang mengandungi kejadian dengan nilai yang serupa (homogen). Algoritma ID3 menggunakan entropi untuk mengira kehomogenan sampel
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
Bagaimanakah anda melaksanakan pepohon keputusan dalam Python?
Semasa melaksanakan pepohon keputusan kita akan melalui dua fasa berikut: Fasa Bangunan. Praproses set data. Pisahkan set data daripada kereta api dan uji menggunakan pakej Python sklearn. Latih pengelas. Fasa Operasi. Buat ramalan. Kira ketepatan
Apakah nod dalam pepohon keputusan?
Pohon keputusan ialah struktur seperti carta alir di mana setiap nod dalaman mewakili 'ujian' pada atribut (cth sama ada flip syiling muncul di kepala atau ekor), setiap cawangan mewakili hasil ujian, dan setiap nod daun mewakili label kelas (keputusan diambil selepas mengira semua atribut)
Bagaimanakah anda membuat pepohon keputusan dalam PowerPoint?
Dalam artikel ini, saya akan menyesuaikan templat peta minda daripada Envato Elements untuk mencipta pepohon keputusan yang mudah. Dengan mengambil kira asas tersebut, mari kita cipta pepohon keputusan dalam PowerPoint. Lukiskan Pokok Keputusan di atas Kertas. Pilih & Muat Turun Templat MindMap. Formatkan Nod & Cawangan. Masukkan Maklumat Anda