cari
RumahPeranti teknologiAILangkah untuk memahami dan membina pengelas pokok keputusan

决策树分类器的概念 决策树分类器构建步骤

Pengelas pokok keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin berdasarkan struktur pokok yang digunakan untuk mengelaskan data. Ia mewujudkan model klasifikasi berstruktur pokok dengan membahagikan ciri-ciri data. Apabila terdapat data baharu yang perlu dikelaskan, laluan pokok dinilai berdasarkan nilai ciri data, dan data dikelaskan kepada nod daun yang sepadan. Apabila membina pengelas pokok keputusan, data biasanya dibahagikan secara rekursif sehingga keadaan berhenti tertentu dipenuhi.

Proses pembinaan pengelas pokok keputusan boleh dibahagikan kepada dua langkah utama: pemilihan ciri dan pembinaan pokok keputusan.

Pemilihan ciri ialah langkah penting semasa membina pepohon keputusan. Matlamatnya adalah untuk memilih ciri optimum sebagai nod untuk pembahagian bagi memastikan data dalam setiap nod anak tergolong dalam kategori yang sama sebanyak mungkin. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk perolehan maklumat, nisbah perolehan maklumat, dan indeks Gini. Kaedah ini boleh membantu pepohon keputusan mencari ciri yang paling mendiskriminasi dan meningkatkan ketepatan pengelasan.

Pembinaan pepohon keputusan adalah untuk membahagikan data mengikut ciri-ciri yang dipilih untuk membina model pepohon keputusan. Semasa proses pembinaan, adalah perlu untuk menentukan nod akar, nod dalaman, nod daun, dll., dan membahagikan data secara rekursif sehingga keadaan berhenti tertentu dipenuhi. Untuk mengelakkan masalah overfitting, kaedah seperti pra-pemangkasan dan selepas pemangkasan biasanya boleh digunakan. Pra-pemangkasan adalah pertimbangan yang dibuat sebelum membahagikan nod semasa proses pembinaan pokok keputusan Sekiranya peningkatan ketepatan selepas pembahagian tidak ketara atau mencapai tahap tertentu, pembahagian akan dihentikan. Pemangkasan pasca adalah untuk memangkas pokok keputusan selepas pepohon keputusan dibina dan mengeluarkan beberapa nod atau subpokok yang tidak diperlukan untuk meningkatkan prestasi generalisasi. Teknik-teknik ini boleh mengelakkan model pepohon keputusan daripada menjadi terlalu kompleks Langkah-langkah asas untuk membina model pepohon keputusan adalah seperti berikut: Kumpul data: Kumpulkan sejumlah data yang harus mengandungi label klasifikasi dan beberapa ciri.

Sediakan data: Praproses data, termasuk pembersihan data, pengisian nilai yang tiada, pemilihan ciri, dsb.

Analisis data: Gunakan alat visualisasi untuk menganalisis data, seperti menganalisis korelasi antara ciri.

Algoritma latihan: Bina model pepohon keputusan berdasarkan set data, dan pilih strategi pembahagian yang sesuai dan keadaan berhenti semasa latihan.

Algoritma ujian: Gunakan set ujian untuk menguji model pepohon keputusan dan menilai ketepatan pengelasan model.

Gunakan Algoritma: Gunakan model pepohon keputusan terlatih untuk mengklasifikasikan data baharu.

Apabila membina model pokok keputusan, anda perlu memberi perhatian kepada masalah overfitting, yang boleh dioptimumkan melalui pemangkasan dan kaedah lain. Pada masa yang sama, kaedah pembelajaran ensemble, seperti hutan rawak, juga boleh digunakan untuk meningkatkan keupayaan generalisasi dan ketepatan model. Pengelas pokok keputusan mempunyai pelbagai senario aplikasi dalam aplikasi praktikal, seperti diagnosis perubatan, penilaian risiko kewangan, pengiktirafan imej, dsb. Pada masa yang sama, pengelas pokok keputusan juga boleh digunakan sebagai pengelas asas dalam pembelajaran ensemble, seperti hutan rawak, dll.

Atas ialah kandungan terperinci Langkah untuk memahami dan membina pengelas pokok keputusan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:网易伏羲. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Bahaya Tersembunyi Penggunaan Dalaman AI: Jurang Tadbir Urus dan Risiko BencanaBahaya Tersembunyi Penggunaan Dalaman AI: Jurang Tadbir Urus dan Risiko BencanaApr 28, 2025 am 11:12 AM

Penyebaran dalaman yang tidak terkawal sistem AI yang canggih menimbulkan risiko yang signifikan, menurut laporan baru dari Apollo Research. Kekurangan pengawasan ini, lazim di kalangan firma AI utama, membolehkan hasil yang berpotensi bencana, mulai dari UNCON

Membina polygraph AIMembina polygraph AIApr 28, 2025 am 11:11 AM

Pengesan kebohongan tradisional sudah lapuk. Bergantung pada penunjuk yang disambungkan oleh gelang tangan, pengesan kebohongan yang mencetak tanda -tanda penting subjek dan tindak balas fizikal tidak tepat dalam mengenal pasti kebohongan. Inilah sebabnya mengapa keputusan pengesanan kebohongan biasanya tidak diterima pakai oleh mahkamah, walaupun ia telah membawa kepada banyak orang yang tidak bersalah yang dipenjara. Sebaliknya, kecerdasan buatan adalah enjin data yang kuat, dan prinsip kerja adalah untuk memerhatikan semua aspek. Ini bermakna saintis boleh menggunakan kecerdasan buatan kepada aplikasi yang mencari kebenaran melalui pelbagai cara. Satu pendekatan adalah untuk menganalisis tindak balas penting orang yang diinterogasi seperti pengesan dusta, tetapi dengan analisis perbandingan yang lebih terperinci dan tepat. Pendekatan lain adalah menggunakan markup linguistik untuk menganalisis apa yang orang katakan dan menggunakan logik dan penalaran. Seperti kata pepatah, satu pembohongan membiak kebohongan yang lain, dan akhirnya

Adakah AI dibersihkan untuk berlepas dalam industri aeroangkasa?Adakah AI dibersihkan untuk berlepas dalam industri aeroangkasa?Apr 28, 2025 am 11:10 AM

Industri aeroangkasa, perintis inovasi, memanfaatkan AI untuk menangani cabaran yang paling rumit. Kerumitan Peningkatan Penerbangan Moden memerlukan automasi dan keupayaan perisikan masa nyata AI untuk keselamatan yang dipertingkatkan, dikurangkan oper

Menonton Perlumbaan Robot Spring BeijingMenonton Perlumbaan Robot Spring BeijingApr 28, 2025 am 11:09 AM

Perkembangan pesat robotik telah membawa kita kajian kes yang menarik. Robot N2 dari Noetix beratnya lebih dari 40 paun dan tinggi 3 kaki dan dikatakan dapat backflip. Robot G1 Unitree berat kira -kira dua kali saiz N2 dan kira -kira 4 kaki tinggi. Terdapat juga banyak robot humanoid yang lebih kecil yang menyertai pertandingan ini, dan terdapat juga robot yang didorong ke hadapan oleh peminat. Tafsiran data Setengah maraton menarik lebih daripada 12,000 penonton, tetapi hanya 21 robot humanoid yang mengambil bahagian. Walaupun kerajaan menegaskan bahawa robot yang mengambil bahagian menjalankan "latihan intensif" sebelum pertandingan, tidak semua robot menyelesaikan keseluruhan persaingan. Champion - Tiangong Ult Dibangunkan oleh Pusat Inovasi Robot Humanoid Beijing

Perangkap Cermin: Etika AI dan keruntuhan imaginasi manusiaPerangkap Cermin: Etika AI dan keruntuhan imaginasi manusiaApr 28, 2025 am 11:08 AM

Kecerdasan buatan, dalam bentuknya sekarang, tidak benar -benar pintar; Ia mahir meniru dan menyempurnakan data sedia ada. Kami tidak mewujudkan kecerdasan buatan, tetapi sebaliknya kesimpulan buatan -merapikan yang memproses maklumat, sementara manusia su

New Google Leak mendedahkan kemas kini ciri Google Photos yang bergunaNew Google Leak mendedahkan kemas kini ciri Google Photos yang bergunaApr 28, 2025 am 11:07 AM

Laporan mendapati bahawa antara muka yang dikemas kini disembunyikan dalam kod untuk Google Photos Android versi 7.26, dan setiap kali anda melihat foto, satu baris lakaran muka yang baru dikesan dipaparkan di bahagian bawah skrin. Thumbnail wajah baru adalah tag nama yang hilang, jadi saya mengesyaki anda perlu mengkliknya secara individu untuk melihat lebih banyak maklumat mengenai setiap orang yang dikesan. Buat masa ini, ciri ini tidak memberikan maklumat selain daripada orang -orang yang ditemui oleh Google Foto dalam imej anda. Ciri ini belum tersedia, jadi kami tidak tahu bagaimana Google akan menggunakannya dengan tepat. Google boleh menggunakan gambar kecil untuk mempercepatkan mencari lebih banyak gambar orang terpilih, atau boleh digunakan untuk tujuan lain, seperti memilih individu untuk mengedit. Mari tunggu dan lihat. Buat masa ini

Panduan untuk Finetuning Pengukuhan - Analytics VidhyaPanduan untuk Finetuning Pengukuhan - Analytics VidhyaApr 28, 2025 am 09:30 AM

Penguatkuasaan penguatkuasaan telah mengguncang pembangunan AI dengan mengajar model untuk menyesuaikan berdasarkan maklum balas manusia. Ia menggabungkan asas pembelajaran yang diawasi dengan kemas kini berasaskan ganjaran untuk menjadikannya lebih selamat, lebih tepat, dan benar-benar membantu

Let's Dance: Gerakan berstruktur untuk menyempurnakan jaring saraf manusia kitaLet's Dance: Gerakan berstruktur untuk menyempurnakan jaring saraf manusia kitaApr 27, 2025 am 11:09 AM

Para saintis telah mengkaji secara meluas rangkaian saraf manusia dan mudah (seperti yang ada di C. elegans) untuk memahami fungsi mereka. Walau bagaimanapun, soalan penting timbul: Bagaimana kita menyesuaikan rangkaian saraf kita sendiri untuk berfungsi dengan berkesan bersama -sama dengan novel AI s

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

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)