cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonApakah proses pokok keputusan algoritma kecerdasan buatan Python?

Pokok keputusan

ialah algoritma yang melakukan pengelasan atau regresi dengan membahagikan set data kepada subset kecil yang boleh dikesan. Setiap nod mewakili ciri yang digunakan untuk membahagikan data, dan setiap nod daun mewakili kategori atau nilai ramalan. Apabila membina pepohon keputusan, algoritma akan memilih ciri terbaik untuk memisahkan data supaya data dalam setiap subset tergolong dalam kategori yang sama atau mempunyai ciri yang serupa sebanyak mungkin. Proses ini akan diulang secara berterusan, sama seperti rekursi di Jawa, sehingga keadaan berhenti dicapai (contohnya, bilangan nod daun mencapai nilai pratetap), membentuk pepohon keputusan yang lengkap. Ia sesuai untuk mengendalikan tugas klasifikasi dan regresi. Dalam bidang kecerdasan buatan, pokok keputusan juga merupakan algoritma klasik dengan aplikasi yang luas.

Berikut ialah pengenalan ringkas kepada proses pokok keputusan:

  • Penyediaan dataAndaikan kami mempunyai data restoran set , termasuk atribut seperti jantina pelanggan, sama ada dia merokok dan masa makan, serta maklumat tentang sama ada pelanggan meninggalkan petua. Tugas kami ialah menggunakan atribut ini untuk meramalkan sama ada pelanggan pergi dengan petua.

  • Pembersihan Data dan Kejuruteraan CiriUntuk pembersihan data, kami perlu memproses nilai yang hilang, outlier, dsb. untuk memastikan integriti dan ketepatan data. Untuk kejuruteraan ciri, kami perlu memproses data asal dan mengekstrak ciri yang paling mendiskriminasi. Sebagai contoh, kita boleh mendiskrisikan masa makan kepada pagi, tengah hari dan petang, serta menukar jantina dan status merokok kepada nilai 0/1, dsb.

  • Bahagikan set dataKami membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian, biasanya menggunakan pengesahan silang.

  • Membina pepohon keputusanKita boleh menggunakan ID3, C4.5, CART dan algoritma lain untuk membina pepohon keputusan. Di sini kita mengambil algoritma ID3 sebagai contoh Kuncinya adalah untuk mengira keuntungan maklumat. Kita boleh mengira keuntungan maklumat untuk setiap atribut, mencari atribut dengan keuntungan maklumat terbesar sebagai nod pisah, dan membina subpokok secara rekursif.

  • Penilaian ModelKita boleh menggunakan ketepatan, ingat semula, skor F1 dan penunjuk lain untuk menilai prestasi model.

  • Penalaan ModelKami boleh meningkatkan lagi prestasi model dengan memangkas dan melaraskan parameter pokok keputusan.

  • Aplikasi ModelAkhir sekali, kami boleh menggunakan model terlatih pada data baharu untuk membuat ramalan dan keputusan.

Mari kita pelajari tentangnya melalui contoh mudah:

Andaikan kita mempunyai set data berikut:

特征1 特征2 类别
1 1
1 0
0 1
0 0

Kita boleh mengelaskannya dengan membina pepohon keputusan berikut:
Jika ciri 1 = 1, maka klasifikasikan sebagai lelaki jika tidak (iaitu ciri 1 = 0), jika ciri 2 = 1, maka klasifikasikan sebagai lelaki; ciri 2 = 0), dikelaskan sebagai perempuan.

feature1 = 1
feature2 = 0
# 解析决策树函数
def predict(feature1, feature2):
    if feature1 == 1:
    print("男")
else:
if feature2 == 1:
       print("男")
    else:
      print("女")

Dalam contoh ini, kami memilih ciri 1 sebagai titik pemisahan pertama kerana ia boleh membahagikan set data kepada dua subset yang mengandungi kategori yang sama, kemudian kami memilih ciri 2 sebagai titik Pisah kedua kerana ia membahagikan selebihnya set data kepada dua subset yang mengandungi kategori yang sama. Akhirnya, kami mendapat pepohon keputusan lengkap yang boleh mengklasifikasikan data baharu.

Walaupun algoritma pepohon keputusan mudah difahami dan dilaksanakan, pelbagai masalah dan situasi perlu dipertimbangkan sepenuhnya dalam aplikasi praktikal:

  • Selesai -simulasi Gabungan: Dalam algoritma pepohon keputusan, overfitting adalah masalah biasa, terutamanya apabila jumlah data set latihan tidak mencukupi atau nilai ciri adalah besar, ia adalah mudah untuk menyebabkan overfitting. Untuk mengelakkan keadaan ini, pokok keputusan boleh dioptimumkan dengan mencantas dahulu atau mencantas kemudian.

  • Pangkas dahulu: "Pangkas" pokok dengan memberhentikan pembinaannya lebih awal, simpul menjadi daun. Kaedah pemprosesan umum adalah untuk mengehadkan ketinggian dan bilangan sampel daun

  • Pemangkasan Selepas: Selepas membina pokok keputusan yang lengkap, gantikan dahan yang tidak tepat dengan daun dan gunakan nod The tag kelas yang paling kerap dalam pokok.

  • Pemilihan ciri: Algoritma pepohon keputusan biasanya menggunakan kaedah seperti perolehan maklumat atau indeks Gini untuk mengira kepentingan setiap ciri, dan kemudian pilih ciri optimum untuk pembahagian. Walau bagaimanapun, kaedah ini tidak dapat menjamin ciri optimum global, jadi ia boleh menjejaskan ketepatan model.

  • Memproses ciri berterusan: Algoritma pepohon keputusan biasanya mendiskrisikan ciri berterusan, yang mungkin kehilangan beberapa maklumat berguna. Untuk menyelesaikan masalah ini, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan kaedah seperti kaedah dikotomi untuk memproses ciri berterusan.

  • Pemprosesan nilai yang tiada: Pada hakikatnya, data selalunya mempunyai nilai yang hilang, yang membawa cabaran tertentu kepada algoritma pepohon keputusan. Biasanya, anda boleh mengisi nilai yang hilang, memadam nilai yang hilang, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah proses pokok keputusan algoritma kecerdasan buatan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:亿速云. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugasPython: Automasi, skrip, dan pengurusan tugasApr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar andaPython dan Masa: Memanfaatkan masa belajar andaApr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagiPython: Permainan, GUI, dan banyak lagiApr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanPython vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikRancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaPython: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular