Τι είναι η εκμάθηση δέντρων απόφασης;

Η εκμάθηση δέντρων αποφάσεων χρησιμοποιεί ένα μοντέλο πρόβλεψης με ενημερωτικά κλάδους παρόμοια με ένα δέντρο για να συγκεντρώσει υποθέσεις και να κάνει μια κρίση για την αξία ενός αντικειμένου.Το σύστημα χρησιμοποιείται για την εκμάθηση μηχανών, τα στατιστικά στοιχεία και την εξόρυξη δεδομένων.Τα δέντρα αποφάσεων είναι επίσης γνωστά ως δέντρα παλινδρόμησης ή ταξινόμησης, ανάλογα με τον σκοπό για τον οποίο χρησιμοποιούνται.

Η διαδικασία της εκμάθησης των δέντρων αποφάσεων περιλαμβάνει τη μετάβαση από τον κλάδο σε κλάδο των πληροφοριών.Μόλις φτάσει σε κάθε στοιχείο, είτε μέσω υπολογιστή είτε μέσω ενός ατόμου, πρέπει να καθοριστεί εάν ισχύει ή όχι για το στοιχείο προορισμού.Μόλις διερευνηθεί κάθε υποκατάστημα, οι απαντήσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον προσδιορισμό της αξίας.Κάθε απάντηση μετακινεί τη διαδικασία προς τα εμπρός έως ότου υπάρχουν αρκετές πληροφορίες για να λάβουν απόφαση.Για παράδειγμα, ένα απλό δέντρο μπορεί να ξεκινήσει ζητώντας ποιο από τα δύο αντικείμενα να αγοράσει.Μια ερώτηση μπορεί να ρωτήσει αν το αντικείμενο είναι χρήσιμο, ενώ ένας άλλος θα μπορούσε να ρωτήσει αν ένα στοιχείο έχει καλύτερη τιμή από το άλλο.Ζητώντας όλες αυτές τις ερωτήσεις είναι συνήθως δυνατό να προσδιοριστεί ποια ενέργεια είναι στατιστικά πιο ευεργετική.

Η εκμάθηση δέντρων αποφάσεων διερευνά επίσης τις υποκείμενες κατηγορίες.Η απάντηση σε μια ερώτηση μπορεί να οδηγήσει σε άλλη.Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε ορισμένους κλάδους που έχουν πολλά υποκαταστήματα, ενώ άλλοι είναι λιγότερο περίτεχνα επειδή είναι εύκολο να απαντήσετε στην ερώτηση.Η επιδίωξη της διαδικασίας με αυτόν τον τρόπο επιτρέπει στον χρήστη να αναπτύξει μια πιο λεπτομερή αξιολόγηση του αντικειμένου.

Μια άλλη πιθανή χρήση της εκμάθησης δέντρων αποφάσεων είναι η κατηγοριοποίηση.Αντί να έχει κάθε ερώτηση να οδηγήσει σε μία μόνο απόφαση, ένα σώμα πληροφοριών χωρίζεται σε διαφορετικές περιοχές, με βάση την απάντηση για κάθε υποκατάστημα.Μόλις κατηγοριοποιηθούν όλοι οι κλάδοι, η ίδια διαδικασία μπορεί επίσης να εκτελεστεί σε κάθε κατηγορία.

Η εκμάθηση δέντρων αποφάσεων συνήθως εξελίσσεται από το ανώτερο επίπεδο κάτω.Δεν τείνει να επιστρέψει.Μόλις απαντηθεί πλήρως μια ερώτηση, συνήθως δεν χρειάζεται να αναφερθούμε ξανά σε αυτήν μέχρι να καταρτισθούν τα αποτελέσματα.

Τα αποτελέσματα της εκμάθησης δέντρων αποφάσεων μπορούν να εκφραστούν με διάφορους τρόπους.Μπορεί να είναι η απάντηση σε μια ναι ή όχι ερώτηση ή έναν αριθμό όπως μια τιμή ή μια χρονική περίοδο.Τα αποτελέσματα μπορούν επίσης να αποκαλύψουν την ταυτότητα ενός συγκεκριμένου αντικειμένου και έτσι να ονομάσουν την κλάση στην οποία ανήκει.