Welche Art von Problemen eignen sich am besten für das Lernen von Entscheidungsbäumen?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42

Angemessen Probleme zum Entscheidungsbaum lernen

Entscheidungsbaum lernen ist allgemein am besten geeignet zu Probleme mit den folgenden Merkmalen: Instanzen werden durch Attribut-Wert-Paare dargestellt. Es gibt eine endliche Liste von Attributen (z. B. Haarfarbe) und jede Instanz speichert einen Wert für dieses Attribut (z. B. blond).

Was sind dann die Probleme beim Lernen von Entscheidungsbäumen?

Zu den praktischen Problemen beim Lernen von Entscheidungsbäumen gehören:

• bestimmen, wie tief der Entscheidungsbaum wachsen soll.
• Umgang mit kontinuierlichen Attributen.
• Auswahl eines geeigneten Attributauswahlmaßes.
• Umgang mit Trainingsdaten mit fehlenden Attributwerten.
• Umgang mit Attributen mit unterschiedlichen Kosten.

Man kann sich auch fragen, welchen Nutzen der Entscheidungsbaum beim maschinellen Lernen hat. Entscheidungsbäume sind ein nicht parametrisch überwachtes Lernen Methode Gebraucht für beide Einstufung und Regressionsaufgaben. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen durch Lernen einfach Entscheidung Regeln, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.

Was sind auf diese Weise die Vor- und Nachteile des Entscheidungsbaums?

Vorteile und Nachteile Sind einfach zu verstehen und zu interpretieren. Die Leute können verstehen Entscheidungsbaum Modelle nach einer kurzen Erklärung. Haben Sie auch mit wenig harten Daten Wert.

Was ist Entscheidungsbaum und Beispiel?

Entscheidungsbäume sind eine Art von Supervised Machine Learning (d. h. Sie erklären, was die Eingabe und die entsprechende Ausgabe in den Trainingsdaten ist), bei der die Daten kontinuierlich nach einem bestimmten Parameter aufgeteilt werden. Ein Beispiel von a Entscheidungsbaum kann mit obiger binär erklärt werden Baum.