Warum verwenden wir Entscheidungsbäume?
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Video: Warum verwenden wir Entscheidungsbäume?

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Anonim

Entscheidungsbäume eine effektive Methode zur Verfügung stellen Entscheidung Machen, weil sie: Das Problem klar darlegen, damit alle Optionen hinterfragt werden können. Erlauben Sie uns, die möglichen Folgen von a. vollständig zu analysieren Entscheidung . Geben Sie einen Rahmen zur Quantifizierung der Werte von Ergebnissen und der Wahrscheinlichkeit, diese zu erreichen.

Warum wird auf diese Weise der Entscheidungsbaum verwendet?

Entscheidungsbäume sind häufig Gebraucht im Operations Research, insbesondere in Entscheidung Analyse, um eine Strategie zu identifizieren, mit der ein Ziel am wahrscheinlichsten erreicht wird, sind aber auch ein beliebtes Werkzeug im maschinellen Lernen.

Anschließend stellt sich die Frage, was ist ein Entscheidungsbaum bei der Entscheidungsfindung? Einführung zu Entscheidungsbäume : EIN Entscheidungsbaum ist ein Entscheidung Support-Tool, das a. verwendet Baum -ähnliches Diagramm oder Modell von Entscheidungen und ihre möglichen Konsequenzen, einschließlich zufälliger Ereignisergebnisse, Ressourcenkosten und Nutzen. Dies ist eine Möglichkeit, einen Algorithmus anzuzeigen, der nur bedingte Steueranweisungen enthält.

Ebenso fragen die Leute, was die Hauptverwendungszwecke von Entscheidungsbäumen in der Systemanalyse sind.

In Systemanalyse , Bäume sind Gebraucht hauptsächlich zum Identifizieren und Organisieren von Bedingungen und Aktionen in einem vollständig strukturierten Entscheidung Prozess. Es ist nützlich, beim Zeichnen zwischen Bedingungen und Aktionen zu unterscheiden Entscheidungsbäume.

Wie funktionieren Entscheidungsbäume?

Entscheidungsbaum erstellt Klassifikations- oder Regressionsmodelle in Form von a Baum Struktur. Es zerlegt einen Datensatz in immer kleinere Teilmengen, während gleichzeitig ein zugehöriges Entscheidungsbaum wird inkrementell weiterentwickelt. EIN Entscheidung Knoten hat zwei oder mehr Zweige. Blattknoten repräsentiert eine Klassifikation oder Entscheidung.

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