decision tree 예제

이것은 모든 기본, 의사 결정 트리 학습과 동등에서 당신을 얻을 수 있습니다. 의사 결정 트리 학습에 대한 개선은 증폭 기술을 사용하여 이루어집니다. 이러한 알고리즘을 구현하기 위한 인기 있는 라이브러리는 Scikit-Learn입니다. 그것은 파이썬에서 코드의 몇 줄로 실행을 모델을 얻을 수있는 멋진 API가 있습니다. 분류 문제 및 회귀 문제에 대한 선형 회귀를 위해 로지스틱 회귀를 사용할 수 있는 경우 트리를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까? 사실, 우리는 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 그것은 우리가 해결하는 문제의 유형에 따라 달라집니다. 사용할 알고리즘을 결정하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 요소: 위의 결정 트리(그림 6.)에서 세 가지 특성에 대해 트리에는 7개의 노드, 즉 $n = 3$, 노드 수 = $2^3-1$입니다. 마찬가지로 $n$ 특성이 있는 경우 의사 결정 트리에 $2^n$ 노드(약)가 있습니다. 따라서 트리에는 최악의 경우 노드 수가 기하급수적으로 필요합니다. 여기, 우리는 3 기능 과 2 출력 클래스가 있습니다. 정보 게인을 사용하여 의사 결정 트리를 작성합니다.

각 기능을 사용하여 각 기능에 대한 정보를 계산합니다. 자신만의 의사 결정 트리를 만들고 싶으신가요? 루시드차트를 사용해 보세요. 빠르고, 쉽고, 완전 무료입니다. 마찬가지로, 6 개의 강력한 예 중, 우리는 3 결과가 플레이 골프에 대한 `예`이고 3 플레이 골프에 대한 `아니오`가 있었다 3 예가 있습니다. 의사 결정 트리를 만드는 동안, 트리의 각 노드에서 우리는 질문의 다른 유형을 요청합니다. 질문 된 질문에 따라 우리는 그것에 해당하는 정보 이득을 계산합니다. 의사 결정 트리는 각 내부 노드가 특성에 대한 “테스트”를 나타내는 순서도와 같은 구조입니다(예: 동전 뒤집기 또는 꼬리가 올라오는지 여부), 각 분기는 테스트 결과를 나타내고 각 리프 노드는 클래스 레이블을 나타냅니다(결정 모든 특성을 계산한 후). 루트에서 리프로의 경로는 분류 규칙을 나타냅니다.

의사 결정 트리는 실제 생활에서 많은 비유를 가지고 있으며, 그것은 분류 및 회귀를 모두 포함하는 기계 학습의 넓은 영역에 영향을 미쳤다 밝혀졌다. 의사 결정 분석에서 의사 결정 트리를 시각적으로 명시적으로 의사 결정 및 의사 결정을 나타내는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 의사 결정 트리의 장점입니다 : – 사용하기 쉽고 이해하기 쉽습니다. – 범주형 및 수치 데이터를 모두 처리할 수 있습니다. – 이상값에 대한 내성, 따라서 약간의 데이터 전처리가 필요하지 않습니다. – 새로운 기능을 쉽게 추가 할 수 있습니다. – 앙상블 방법을 사용하여 더 큰 분류기를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. · 잎이 “순수”, 즉 단일 클래스의 예가 있거나 “거의 순수”할 때까지 반복, 즉, 예제의 대부분은 지금 같은 클래스에서, 당신은 재생 여부를 결정하기 위해이 테이블을 사용할 수 있습니다. 그러나 토요일의 날씨 패턴이 테이블의 행과 일치하지 않으면 어떨까요? 이것은 문제가 될 수 있습니다. 결정 트리는 트리와 같은 구조를 따라 최종 결정으로 이어질 수 있는 모든 가능한 경로를 고려하기 때문에 이와 같은 데이터를 나타낼 수 있는 좋은 방법입니다. 그래서, 실제로 백그라운드에서 무슨 일이 일어나고 있는가? 트리를 키울 때는 어떤 기능을 선택하고 분할에 사용할 조건을 결정하는 것과 중지시기를 결정해야 합니다.

나무는 일반적으로 임의로 성장으로, 당신은 아름답게 보이도록 아래로 손질해야합니다. 분할에 사용되는 일반적인 기술로 시작할 수 있습니다.