Објасните критеријуме поделе?

Процедура ТРЕЕСПЛИТ обезбеђује две врсте критеријума за цепање родитељског чвора: критеријуме који максимизирају смањење нечистоће у чвору, као што је дефинисано функцијом нечистоће, и критеријуме који су дефинисани статистичким тестом. Можете да наведете критеријум у изјави ГРОВ.

1. Шта је критеријум поделе у стаблу одлучивања?
2. Шта је атрибут раздвајања?
3. Како израчунати информације Сплит?
4. Који критеријум користи колица да процени која је подела оптимална?
5. Шта је променљива за раздвајање у великим подацима?
6. Како се бира тачка раздвајања за континуиране варијабле у стаблу одлучивања?
7. Који алгоритам користи добијање информација као критеријум за раздвајање?
8. Који од следећих критеријума се не користи да би се одлучило који атрибут ће се следеће поделити у стаблу одлучивања?
9. Шта је однос добитка у стаблу одлучивања?
10. Да ли је критеријум поделе ИД3?
11. Која је мана коришћења информационог добитка као критеријума поделе?
12. Како се израчунава Гини добитак?
13. Шта је карт и чаид?
14. Шта је рекурзивно бинарно цепање?
15. Која је најбоља подела између а1 и а2 према стопи грешака у класификацији?

Шта је критеријум поделе у стаблу одлучивања?

Стабло одлучивања доноси одлуке тако што дели чворове на подчворове. Овај процес се изводи више пута током процеса обуке све док не остану само хомогени чворови. И то је једини разлог зашто дрво одлучивања може тако добро да функционише. Стога је подела чворова кључни концепт који би сви требало да знају.

Шта је атрибут раздвајања?

Критеријум поделе нам говори који атрибут да тестирамо на чвору Н одређивањем „најбољег“ начина за одвајање или партиционисање торки у Д у појединачне класе (корак 6). Критеријум раздвајања нам такође говори које гране да расте из чвора Н у односу на резултате изабраног теста.

Како израчунати информације Сплит?

Добитак информација се израчунава за поделу одузимањем пондерисаних ентропија сваке гране од оригиналне ентропије. Када тренирате стабло одлучивања користећи ове метрике, најбоља подела се бира максимизирањем добитка информација.

Који критеријум користи колица да процени која је подела оптимална?

У овом чланку ћу користити ЦАРТ алгоритам за креирање стабла одлучивања. Алгоритам ЦАРТ: Овај алгоритам се може користити за обе класификације & регресија. ЦАРТ алгоритам користи критеријум Гини индекса да подели чвор на подчвор.

Шта је променљива за раздвајање у великим подацима?

У примењеној математици и рачунарству, променљиво цепање је метода декомпозиције која ублажава скуп ограничења.

Како се бира тачка раздвајања за континуиране варијабле у стаблу одлучивања?

Да би произвело најбоље могуће листове, на сваком чвору, дрво гледа једну особину како би пронашло тачку раздвајања. Проналази тачку раздвајања узимајући у обзир да сваки чвор садржи информације, а циљ стабла је да максимизира „добитак“ информација присутних у том чвору (зване мере нечистоће).

Који алгоритам користи добијање информација као критеријум за раздвајање?

Добитак информација може да се користи као критеријум поделе у већини савремених имплементација стабала одлучивања, као што је имплементација алгоритма стабла класификације и регресије (ЦАРТ) у библиотеци машинског учења сцикит-леарн Питхон у класи ДецисионТрееЦлассифиер за класификацију.

Који од следећих критеријума се не користи да би се одлучило који атрибут ће се следеће поделити у стаблу одлучивања?

Опција (ц) је тачан одговор на дато питање .

Ентропија се мери у смислу хомогености. Када је узорак хомогености потпуно хомоген, ентропија постаје нула, а иначе је ентропија 1. Све остале опције нису везане за дати сценарио тако да су то нетачне опције.

Шта је однос добитка у стаблу одлучивања?

У учењу стабла одлучивања, однос добијања информација је однос добитка информације и унутрашње информације. Предложио га је Рос Квинлан, да се смањи пристрасност према атрибутима са више вредности узимајући у обзир број и величину грана при избору атрибута.

Да ли је критеријум поделе ИД3?

ИД3 користи добијање информација као критеријум раздвајања за обуку стабла класификације. Недостатак добијања информација је то што је пристрасан према избору атрибута са много вредности, што доводи до прекомерног прилагођавања (одабир особине која није оптимална за предвиђање) (ХССИНА ет ал. 2014).

Која је мана коришћења информационог добитка као критеријума поделе?

Недостаци. Иако је добијање информација обично добра мера за одлучивање о релевантности неког атрибута, оно није савршено. Значајан проблем се јавља када се добијање информација примени на атрибуте који могу да поприме велики број различитих вредности. ... Један од улазних атрибута може бити број кредитне картице клијента ...

Како се израчунава Гини добитак?

Гини индекс се мери одузимањем суме квадрата вероватноће сваке класе од једне, а супротно томе, добијање информација добија се множењем вероватноће класе са лог (база = 2) вероватноће те класе.

Шта је карт и чаид?

ЦАРТ је скраћеница за стабла класификације и регресије где као ЦХАИД представља хи-квадрат аутоматски детектор интеракције. ... Кључна разлика између ова два модела је у томе што ЦАРТ производи бинарне поделе, један од два могућа исхода, док ЦХАИД може произвести више грана једног корена/родитељског чвора.

Шта је рекурзивно бинарно цепање?

Похлепни приступ се користи за поделу простора који се назива рекурзивно бинарно цепање. Ово је нумеричка процедура у којој су све вредности поређане и различите тачке раздвајања се испробавају и тестирају коришћењем функције трошкова. Одабрана је подела са најбољом ценом (најнижа цена јер ми минимизирамо трошкове).

Која је најбоља подела између а1 и а2 према стопи грешака у класификацији?

(е) Која је најбоља подела (између а1 и а2) према стопи грешака у класификацији? Одговор: За атрибут а1: стопа грешке = 2/9. За атрибут а2: стопа грешке = 4/9.