Дерево вариантов
Рабочая Молодежь. Навес из дерева своими руками. Показываю поэтапно как делал и во сколько обошлось строительство в 21 году. Честно говоря, привыкший к старым ценам я был немного удивлен конечной стоимостью.
Деревья решений — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который используется инструментом Обучение с использованием AutoML и классифицирует или вычисляет регрессию данных, используя истинные или ложные ответы на определенные вопросы. Результирующая структура при визуализации имеет вид дерева с различными типами узлов — корневыми, внутренними и конечными. Корневой узел является отправной точкой для дерева решений, которое затем разветвляется на внутренние и конечные узлы. Конечные узлы являются окончательными категориями классификации или реальными значениями. Деревья решений просты для понимания и легко объяснимы. Чтобы построить дерево решений, начните с указания объекта, который станет корневым узлом.
- Делаем копию
- Этот урок переведён и оптимизирован для работы paint. По просьбе участника нашего форума Lynx рысь оригинальный урок на английском языке здесь.
- Мощная инфографика для развития идей, проектов и рабочих процессов.
- Настоятельно рекомендуем обновить Ваш браузер до последней версии, так как сайт может отображаться некорректно. Многие считают , что сделать дерево из бисера сложно , но это не так!
Please cite us if you use the software. Деревья решений DT — это непараметрический контролируемый метод обучения, используемый для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной, изучая простые правила принятия решений, выведенные из характеристик данных. Дерево можно рассматривать как кусочно-постоянное приближение. Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных, чтобы аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решений «если-то-еще».
