


Le classificateur d'arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé basé sur une structure arborescente. Il divise l'ensemble de données en plusieurs unités de prise de décision, chaque unité correspondant à un ensemble de conditions de caractéristiques et à une valeur de sortie prédite. Dans la tâche de classification, le classificateur d'arbre de décision construit un modèle d'arbre de décision en apprenant la relation entre les caractéristiques et les étiquettes dans l'ensemble de données d'apprentissage, et classe les nouveaux échantillons selon les valeurs de sortie prédites correspondantes. Dans ce processus, la sélection des fonctionnalités importantes est cruciale. Cet article explique comment utiliser un classificateur d'arbre de décision pour sélectionner des fonctionnalités importantes dans un ensemble de données.
1. L'importance de la sélection des caractéristiques
La sélection des caractéristiques est de sélectionner les caractéristiques les plus représentatives de l'ensemble de données d'origine afin de prédire la variable cible avec plus de précision. Dans les applications pratiques, il peut y avoir de nombreuses fonctionnalités redondantes ou non pertinentes, qui interféreront avec le processus d'apprentissage du modèle et entraîneront une diminution de la capacité de généralisation du modèle. Par conséquent, la sélection d’un ensemble de fonctionnalités les plus représentatives peut améliorer efficacement les performances du modèle et réduire le risque de surajustement.
2. Utilisez le classificateur d'arbre de décision pour la sélection des fonctionnalités
Le classificateur d'arbre de décision est un classificateur basé sur une structure arborescente. Il utilise le gain d'informations pour évaluer l'importance des fonctionnalités. Plus le gain d’informations est important, plus l’impact de la fonctionnalité sur le résultat de la classification est important. Par conséquent, dans le classificateur d’arbre de décision, les caractéristiques présentant un gain d’informations plus important sont sélectionnées pour la classification. Les étapes de sélection des fonctionnalités sont les suivantes :
1. Calculez le gain d'informations de chaque fonctionnalité
Le gain d'informations fait référence au degré d'influence des fonctionnalités sur les résultats de classification, qui peut être mesuré par entropie. Plus l'entropie est petite, plus la pureté de l'ensemble de données est élevée, ce qui signifie plus l'impact des caractéristiques sur la classification est grand. Dans le classificateur d'arbre de décision, le gain d'informations de chaque fonctionnalité peut être calculé à l'aide de la formule :
operatorname{Gain}(F)=operatorname{Ent}(S) -sum_{vinoperatorname{Values}(F)}frac { left|S_{v}right|}{|S|}operatorname{Ent}left(S_{v}right)
où, Operatorname{Ent}(S) représente l'entropie de l'ensemble de données S, left| S_{ v}right| représente l'ensemble d'échantillons dont la valeur est v pour la fonctionnalité F, et Operatorname{Ent}left(S_{v}right) représente l'entropie de l'ensemble d'échantillons dont la valeur est v. Plus le gain d’informations est important, plus l’impact de cette fonctionnalité sur les résultats de classification est important.
2. Sélectionnez la fonctionnalité avec le plus grand gain d'informations
Après avoir calculé le gain d'informations de chaque fonctionnalité, sélectionnez la fonctionnalité avec le plus grand gain d'informations comme fonctionnalité divisée du classificateur. L'ensemble de données est ensuite divisé en plusieurs sous-ensembles en fonction de cette fonctionnalité, et les étapes ci-dessus sont effectuées de manière récursive sur chaque sous-ensemble jusqu'à ce que la condition d'arrêt soit remplie.
3. Condition d'arrêt
- Le processus de construction récursive d'un arbre de décision par le classificateur d'arbre de décision doit remplir la condition d'arrêt. Il existe généralement les situations suivantes :
- L'ensemble d'échantillons est vide ou contient uniquement. une catégorie d'échantillons, la collection d'échantillons est divisée en nœuds feuilles.
- Le gain d'informations de toutes les fonctionnalités est inférieur à un certain seuil et l'ensemble d'échantillons est divisé en nœuds feuilles.
- Lorsque la profondeur de l'arbre atteint la valeur maximale prédéfinie, l'ensemble d'échantillons est divisé en nœuds feuilles.
4. Évitez le surajustement
Lors de la construction d'un arbre de décision, afin d'éviter le surajustement, la technologie d'élagage peut être utilisée. L'élagage fait référence à l'élagage de l'arbre de décision généré et à la suppression de certaines branches inutiles pour atteindre l'objectif de réduire la complexité du modèle et d'améliorer la capacité de généralisation. Les méthodes de taille couramment utilisées comprennent la pré-taille et la post-taille.
Le pré-élagage signifie évaluer chaque nœud pendant le processus de génération de l'arbre de décision. Si la division du nœud actuel ne peut pas améliorer les performances du modèle, la division sera arrêtée et le nœud sera défini comme nœud feuille. L’avantage de la pré-taille est qu’elle est simple à calculer, mais l’inconvénient est qu’elle est facile à sous-ajuster.
La post-élagage fait référence à l'élagage de l'arbre de décision généré une fois l'arbre de décision généré. La méthode spécifique consiste à remplacer certains nœuds de l'arbre de décision par des nœuds feuilles et à calculer les performances du modèle après élagage. Si les performances du modèle ne diminuent pas mais augmentent après l'élagage, le modèle élagué sera conservé. L’avantage du post-élagage est qu’il peut réduire le surapprentissage, mais l’inconvénient est une grande complexité de calcul.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La gestion des documents ne consiste plus à ouvrir des fichiers dans vos projets d'IA, il s'agit de transformer le chaos en clarté. Des documents tels que les PDF, les PowerPoints et les mots inondent nos workflows sous toutes les formes et taille. Récupération structurée

Exploitez la puissance du kit de développement d'agent de Google (ADK) pour créer des agents intelligents avec des capacités du monde réel! Ce tutoriel vous guide à travers la construction d'agents conversationnels en utilisant ADK, soutenant divers modèles de langue comme Gemini et GPT. W

résumé: Le modèle de petit langage (SLM) est conçu pour l'efficacité. Ils sont meilleurs que le modèle de grande langue (LLM) dans des environnements déficientes en ressources, en temps réel et sensibles à la confidentialité. Le meilleur pour les tâches basées sur la mise au point, en particulier lorsque la spécificité du domaine, la contrôlabilité et l'interprétabilité sont plus importantes que les connaissances générales ou la créativité. Les SLM ne remplacent pas les LLM, mais ils sont idéaux lorsque la précision, la vitesse et la rentabilité sont essentielles. La technologie nous aide à réaliser plus avec moins de ressources. Il a toujours été un promoteur, pas un chauffeur. De l'ère de la machine à vapeur à l'ère des bulles Internet, la puissance de la technologie se situe dans la mesure où elle nous aide à résoudre des problèmes. L'intelligence artificielle (IA) et plus récemment l'IA génératrice ne font pas exception

Exploiter la puissance de Google Gemini pour la vision par ordinateur: un guide complet Google Gemini, un chatbot d'IA de premier plan, étend ses capacités au-delà de la conversation pour englober de puissantes fonctionnalités de vision informatique. Ce guide détaille comment utiliser

Le paysage de l'IA de 2025 est électrisant avec l'arrivée de Gemini 2.0 Flash de Google et O4-Mini d'OpenAI. Ces modèles de pointe, lancés à quelques semaines, offrent des fonctionnalités avancées comparables et des scores de référence impressionnants. Cette comparaison approfondie

Le dernier modèle multimodal d'OpenAI, GPT-IMAGE-1, révolutionne la génération d'images dans Chatgpt et via son API. Cet article explore ses fonctionnalités, son utilisation et ses applications. Table des matières Comprendre GPT-IMAGE-1 Capacités clés de GPT-IMAGE-1

Le prétraitement des données est primordial pour un apprentissage automatique réussi, mais les ensembles de données du monde réel contiennent souvent des erreurs. CleanLab offre une solution efficace, en utilisant son package Python pour implémenter des algorithmes d'apprentissage confiants. Il automatise la détection et

Le terme «main-d'œuvre prêt pour l'IA» est fréquemment utilisé, mais qu'est-ce que cela signifie vraiment dans l'industrie de la chaîne d'approvisionnement? Selon Abe Eshkenazi, PDG de l'Association for Supply Chain Management (ASCM), il signifie des professionnels capables de critique


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) est une application Web PHP/MySQL très vulnérable. Ses principaux objectifs sont d'aider les professionnels de la sécurité à tester leurs compétences et leurs outils dans un environnement juridique, d'aider les développeurs Web à mieux comprendre le processus de sécurisation des applications Web et d'aider les enseignants/étudiants à enseigner/apprendre dans un environnement de classe. Application Web sécurité. L'objectif de DVWA est de mettre en pratique certaines des vulnérabilités Web les plus courantes via une interface simple et directe, avec différents degrés de difficulté. Veuillez noter que ce logiciel

mPDF
mPDF est une bibliothèque PHP qui peut générer des fichiers PDF à partir de HTML encodé en UTF-8. L'auteur original, Ian Back, a écrit mPDF pour générer des fichiers PDF « à la volée » depuis son site Web et gérer différentes langues. Il est plus lent et produit des fichiers plus volumineux lors de l'utilisation de polices Unicode que les scripts originaux comme HTML2FPDF, mais prend en charge les styles CSS, etc. et présente de nombreuses améliorations. Prend en charge presque toutes les langues, y compris RTL (arabe et hébreu) et CJK (chinois, japonais et coréen). Prend en charge les éléments imbriqués au niveau du bloc (tels que P, DIV),

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP
