সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষার জন্য কোন ধরনের সমস্যা সবচেয়ে উপযুক্ত?

2025 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-22 17:19

যথাযথ সমস্যা জন্য ডিসিশন ট্রি লার্নিং

সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষা সাধারণত হয় উপযুক্ত প্রতি সমস্যা নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য সহ: দৃষ্টান্তগুলি বৈশিষ্ট্য-মান জোড়া দ্বারা উপস্থাপিত হয়। বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সীমাবদ্ধ তালিকা রয়েছে (যেমন চুলের রঙ) এবং প্রতিটি উদাহরণ সেই বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি মান সঞ্চয় করে (যেমন স্বর্ণকেশী)

তারপর, সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষার সমস্যা কি?

শেখার সিদ্ধান্ত গাছের ব্যবহারিক সমস্যাগুলির মধ্যে রয়েছে:

• সিদ্ধান্ত গাছটি কতটা গভীরভাবে বাড়াতে হবে তা নির্ধারণ করা।
• ক্রমাগত বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করা।
• একটি উপযুক্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পরিমাপ নির্বাচন করা।
• অনুপস্থিত বৈশিষ্ট্য মান সহ প্রশিক্ষণ ডেটা পরিচালনা করা।
• বিভিন্ন খরচের সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করা।

কেউ প্রশ্ন করতে পারে, মেশিন লার্নিংয়ে সিদ্ধান্ত গাছের ব্যবহার কী? সিদ্ধান্ত গাছ একটি অ-প্যারামেট্রিক তত্ত্বাবধান করা হয় শেখার পদ্ধতি ব্যবহৃত উভয় জন্য শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজ. লক্ষ্য হল একটি মডেল তৈরি করা যা দ্বারা একটি লক্ষ্য ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেয় শেখার সহজ সিদ্ধান্ত ডেটা বৈশিষ্ট্য থেকে অনুমানকৃত নিয়ম।

এভাবে সিদ্ধান্ত গাছের সুবিধা-অসুবিধা কী?

সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা সহজ. মানুষ বুঝতে সক্ষম হয় সিদ্ধান্ত গাছ একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা পরে মডেল. সামান্য হার্ড ডেটার সাথেও মান আছে।

সিদ্ধান্ত গাছ এবং উদাহরণ কি?

সিদ্ধান্ত গাছ হল এক ধরনের সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং (অর্থাৎ আপনি ব্যাখ্যা করেন যে ইনপুট কী এবং ট্রেনিং ডেটাতে সংশ্লিষ্ট আউটপুট কী) যেখানে ডেটা একটি নির্দিষ্ট প্যারামিটার অনুযায়ী ক্রমাগত বিভক্ত হয়। একটি উদাহরণ এর a সিদ্ধান্ত গাছ উপরের বাইনারি ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে গাছ.