Дерево решений — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Чтобы научиться использовать деревья решений, вы можете начать с понимания основных концепций и принципов, лежащих в их основе. Я упоминаю один из плейлистов в этой статье, где вы можете воспользоваться силой деревьев решений и изучить их за одно целенаправленное занятие.
Вот несколько шагов, которые вы можете выполнить, чтобы узнать о деревьях решений:
- Начните с ознакомления с основами машинного обучения и типами алгоритмов, которые используются для задач классификации и регрессии, и познакомьтесь с первой передачей с введением в дерево решений.
2. Какой ключевой фактор играет главную роль в разработке и оптимизации дерева решений?
3. Узнайте о ключевых компонентах дерева решений, включая корневой узел, ветви и конечные узлы.
4. Поймите, как деревья решений используют серию вопросов «да/нет», чтобы разделить данные на все более мелкие группы, в конечном итоге получая прогноз. В приведенном ниже видео объясняется, как выбрать наилучшую точку разделения в дереве решений.
5. Узнайте о концепции хи-квадрат
6. Понимание и получение некоторой информации о получении информации
7. Снижение дисперсии в дереве решений
8. Оптимизация производительности дерева решений
9. Итак, мы изучили все необходимые понятия дерева решений, теперь пришло время построить дерево решений
На сегодня подведение итогов, надеюсь, эта статья окажется для вас полезной. Ждите следующей познавательной статьи. Счастливого обучения
