Дерево класифікації будується за допомогою процесу, відомого як двійкове рекурсивне розбиття. Це ітеративний процес поділу даних на розділи, а потім подальшого їх поділу на кожну з гілок.
Навчання дерева рішень використовує стратегію «розділяй і володарюй». проведення жадібного пошуку для визначення оптимальних точок розбиття в межах дерева. Потім цей процес поділу повторюється рекурсивним способом зверху вниз, доки всі або більшість записів не буде класифіковано за певними мітками класу.
A. Дерево рішень — це деревоподібна структура, яка представляє низку рішень та їхні можливі наслідки. Він використовується в машинному навчанні для завдань класифікації та регресії. Прикладом дерева рішень є блок-схема, яка допомагає людині вирішити, що вдягнути залежно від погодних умов.
Як створити дерево рішень
- Визначте свою головну ідею чи запитання. Першим кроком є визначення вашого кореневого вузла. …
- Додайте потенційні рішення та результати. Далі розширте своє дерево, додавши потенційні рішення. …
- Розширюйте, доки не досягнете кінцевих точок. …
- Розрахуйте ризик і винагороду. …
- Оцініть результати.
Загалом дерева класифікації є основним використанням дерев рішень у машинному навчанні, але цей підхід також можна використовувати для вирішення проблем регресії. Основна відмінність полягає в типі проблеми та даних. Дерева класифікації використовуються для таких рішень, як «так» чи «ні», з категоричною змінною рішення.