Galleria mappe mentale Mappa mentale di programmazione dell'algoritmo dell'architettura dell'albero decisionale
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Modificato alle 2023-02-19 16:58:43Questa è una mappa mentale su una breve storia del tempo. "Una breve storia del tempo" è un'opera scientifica popolare con un'influenza di vasta portata. Non solo introduce i concetti di base della cosmologia e della relatività, ma discute anche dei buchi neri e dell'espansione dell'universo. questioni scientifiche all’avanguardia come l’inflazione e la teoria delle stringhe.
Dopo aver letto "Il coraggio di essere antipatico", "Il coraggio di essere antipatico" è un libro filosofico che vale la pena leggere. Può aiutare le persone a comprendere meglio se stesse, a comprendere gli altri e a trovare modi per ottenere la vera felicità.
"Il coraggio di essere antipatico" non solo analizza le cause profonde di vari problemi nella vita, ma fornisce anche contromisure corrispondenti per aiutare i lettori a comprendere meglio se stessi e le relazioni interpersonali e come applicare la teoria psicologica di Adler nella vita quotidiana.
Questa è una mappa mentale su una breve storia del tempo. "Una breve storia del tempo" è un'opera scientifica popolare con un'influenza di vasta portata. Non solo introduce i concetti di base della cosmologia e della relatività, ma discute anche dei buchi neri e dell'espansione dell'universo. questioni scientifiche all’avanguardia come l’inflazione e la teoria delle stringhe.
Dopo aver letto "Il coraggio di essere antipatico", "Il coraggio di essere antipatico" è un libro filosofico che vale la pena leggere. Può aiutare le persone a comprendere meglio se stesse, a comprendere gli altri e a trovare modi per ottenere la vera felicità.
"Il coraggio di essere antipatico" non solo analizza le cause profonde di vari problemi nella vita, ma fornisce anche contromisure corrispondenti per aiutare i lettori a comprendere meglio se stessi e le relazioni interpersonali e come applicare la teoria psicologica di Adler nella vita quotidiana.
Mappa mentale di programmazione dell'algoritmo dell'architettura dell'albero decisionale
Costruzione dell'albero decisionale
vantaggio
La complessità computazionale non è elevata
L'output è facile da capire
Insensibile ai valori intermedi mancanti
Può gestire dati di funzionalità irrilevanti
discordanza
Potrebbe causare problemi di corrispondenza eccessiva
Tipi di dati applicabili
Tipo numerico
Tipo nominale
domanda
Quale caratteristica dell’attuale set di dati gioca un ruolo decisivo nella classificazione dei dati?
pseudocodice
processi
Raccolta dati
qualsiasi metodo
Preparare i dati
L'algoritmo di costruzione dell'albero funziona solo su dati nominali
I dati numerici devono essere discretizzati
analizzare i dati
qualsiasi metodo
Dopo la costruzione, dovresti verificare se il grafico è come previsto
algoritmo di addestramento
Costruisci la struttura dati dell'albero
Algoritmo di prova
Calcola il tasso di errore utilizzando l'albero dell'esperienza
Utilizza algoritmi
Può comprendere meglio il significato interiore dei dati
Algoritmo dell'albero decisionale
dicotomia
ID3
Questa sezione adotta
discordanza
Non è possibile gestire direttamente i dati numerici (sebbene siano disponibili metodi di quantificazione)
C4.5
CARRELLO
Cap9
guadagno di informazioni
Misurare il contenuto delle informazioni utilizzando la teoria dell'informazione
guadagno di informazioni
Cambiamenti nelle informazioni prima e dopo la divisione del set di dati
Seleziona le funzionalità con il massimo guadagno di informazioni
entropia
valore atteso delle informazioni
Maggiore è l’entropia, maggiore è la quantità di dati mescolati
Gini Impurità
Seleziona casualmente gli elementi da un set di dati e misura la probabilità di essere classificati erroneamente in altri gruppi.
Questo libro non utilizza
Partizionare il set di dati
Requisiti dei dati per questo esempio
stessa lunghezza
L'ultima colonna è l'etichetta della categoria
Trova il miglior guadagno di informazioni
Costruisci ricorsivamente un albero decisionale
condizione finale
Attraversa tutti gli attributi che dividono il set di dati
oppure tutte le istanze di ciascun ramo hanno la stessa classificazione
Disegnare dendrogrammi utilizzando le annotazioni Matplotlib
Annotazioni Matplotlib
annotazioni dello strumento di annotazione
Supporto integrato per strumenti di disegno al tratto con frecce
Costruisci un albero di annotazione
domanda
Determina la lunghezza dell'asse x
Scopri quanti nodi ci sono
Determina la lunghezza dell'asse y
Scopri quanti strati ha un albero
Testare e archiviare i classificatori
Testare l'algoritmo: eseguire la classificazione utilizzando alberi decisionali
Utilizzo degli algoritmi: memorizzazione degli alberi decisionali
salamoia
kNN non può essere persistente
Esempio: previsione del tipo di lenti a contatto utilizzando gli alberi decisionali
insieme di dati
sull'abbinamento
Raccolto
Cap9