Video: Ի՞նչ է որոշումների ծառը վիճակագրության մեջ:
2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18
Ա որոշման ծառ գծապատկեր կամ գծապատկեր է, որը մարդիկ օգտագործում են գործողությունների ընթացքը որոշելու կամ ցույց տալու համար վիճակագրական հավանականությունը։ Այն կազմում է համանուն փայտային բույսի ուրվագիծը՝ սովորաբար ուղղաձիգ, բայց երբեմն կողքի վրա պառկած։ -ի յուրաքանչյուր ճյուղ որոշման ծառ ներկայացնում է հնարավոր որոշումը , արդյունք կամ արձագանք։
Հետևաբար, ո՞րն է որոշման ծառը և օրինակը:
Որոշման ծառեր Վերահսկվող մեքենայական ուսուցման մի տեսակ է (այսինքն՝ դուք բացատրում եք, թե ինչ է մուտքագրումը և որն է համապատասխան ելքը վերապատրաստման տվյալների մեջ), որտեղ տվյալները շարունակաբար բաժանվում են ըստ որոշակի պարամետրի: Ան օրինակ ա -ի որոշման ծառ կարելի է բացատրել վերը նշված երկուական տարբերակով ծառ.
Ավելին, որո՞նք են որոշման ծառի տեսակները: Որոշման ծառեր դասակարգման և ռեգրեսիայի համար վիճակագրական/մեքենայական ուսուցման տեխնիկա են: Կան բազմաթիվ որոշման ծառերի տեսակները . Ամենահայտնի որոշման ծառ ալգորիթմները (ID3, C4. 5, CART) աշխատում են՝ բազմիցս բաժանելով մուտքային տարածքը առավելագույն տեղեկատվություն պարունակող չափերի երկայնքով:
Նաև իմանալու համար, թե ինչ է ձեզ ասում որոշման ծառը:
Ա որոշման ծառ է որոշումը օժանդակ գործիք, որն օգտագործում է ա ծառ -ի նման մոդել որոշումները և դրանց հնարավոր հետևանքները, ներառյալ պատահական իրադարձությունների արդյունքները, ռեսուրսների ծախսերը և օգտակարությունը: Սա ալգորիթմ ցուցադրելու եղանակներից մեկն է, որը պարունակում է միայն պայմանական կառավարման հայտարարություններ:
Ի՞նչ նկատի ունեք որոշման ծառի վերլուծություն ասելով:
Սահմանում : The Որոշումների ծառի վերլուծություն մի քանիսի սխեմատիկ ներկայացում է որոշումները որին հաջորդում են առաջացման տարբեր հնարավորություններ: Յուրաքանչյուրին արժեք հատկացրեք որոշումը կետը համարժեք է ընտրված այլընտրանքի NPV-ին:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է USL- ը և LSL- ը վիճակագրության մեջ:
LSL-ը և USL-ը համապատասխանաբար նշանակում են «Տեխնիկական բնութագրերի ստորին սահման» և «Վերին սպեցիֆիկացիայի սահման»: Տեխնիկական սահմանաչափերը բխում են հաճախորդի պահանջներից և սահմանում են գործընթացի նվազագույն և առավելագույն ընդունելի սահմանները:
Ի՞նչ է վիճակագրության մեջ նմուշառման կողմնակալությունը:
Վիճակագրության մեջ նմուշառման կողմնակալությունն այն կողմնակալությունն է, որի դեպքում նմուշը հավաքվում է այնպես, որ նախատեսված բնակչության որոշ ներկայացուցիչներ ունեն ընտրանքի ավելի ցածր հավանականություն, քան մյուսները:
Ինչպե՞ս է սովորական որոշումների կայացումը տարբերվում լայնածավալ որոշումների կայացումից:
Թեև սովորական կամ սահմանափակ որոշումների ընդունումը պահանջում է համեմատաբար փոքր հետազոտություն և մտածողություն, որոշումների լայնածավալ ընդունումը պահանջում է սպառողին զգալի ժամանակ և ջանք ծախսել որոշումների կայացման գործընթացում
Ի՞նչ է նշանակում բետա հոգեբանության վիճակագրության մեջ:
Բետա (β)-ն վերաբերում է վիճակագրական հիպոթեզի թեստի II տիպի սխալի հավանականությանը: Հաճախ թեստի ուժը, որը հավասար է 1 -β- ի, այլ ոչ թե բ -ի, կոչվում է որպես վարկածի թեստի որակի չափիչ
Ինչպե՞ս կարող է որոշման ծառը օգտագործվել որոշումների կայացման ժամանակ:
Որոշման ծառերը ապահովում են որոշումների կայացման արդյունավետ մեթոդ, քանի որ դրանք. Թույլ տվեք լիովին վերլուծել որոշման հնարավոր հետևանքները: Տրամադրել շրջանակ՝ արդյունքների արժեքները և դրանց հասնելու հավանականությունները քանակականացնելու համար