ভিডিও: সিদ্ধান্ত গাছ আপনাকে কি বলে?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
ক সিদ্ধান্ত গাছ ইহা একটি সিদ্ধান্ত সমর্থন টুল যা একটি ব্যবহার করে গাছ -এর গ্রাফ বা মডেলের মতো সিদ্ধান্ত এবং তাদের সম্ভাব্য পরিণতি, যার মধ্যে সুযোগ ইভেন্টের ফলাফল, রিসোর্স খরচ এবং ইউটিলিটি। এটি একটি অ্যালগরিদম প্রদর্শন করার একটি উপায় যা শুধুমাত্র শর্তাধীন নিয়ন্ত্রণ বিবৃতি ধারণ করে।
তাছাড়া, কেন আমরা সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করব?
সিদ্ধান্ত গাছ একটি কার্যকর পদ্ধতি প্রদান সিদ্ধান্ত তৈরি করা হচ্ছে কারণ তারা: সমস্যাটি পরিষ্কারভাবে তুলে ধরুন যাতে সমস্ত বিকল্পকে চ্যালেঞ্জ করা যায়। আমাদেরকে একটি এর সম্ভাব্য পরিণতি সম্পূর্ণরূপে বিশ্লেষণ করার অনুমতি দিন সিদ্ধান্ত . ফলাফলের মান এবং সেগুলি অর্জনের সম্ভাবনাগুলি পরিমাপ করার জন্য একটি কাঠামো প্রদান করুন।
দ্বিতীয়ত, সিদ্ধান্ত গাছের সুবিধা কী? একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা এর a সিদ্ধান্ত গাছ এটি একটি এর সম্ভাব্য সমস্ত ফলাফল বিবেচনা করতে বাধ্য করে সিদ্ধান্ত এবং একটি উপসংহার প্রতিটি পথ ট্রেস. এটি প্রতিটি শাখা বরাবর ফলাফলের একটি ব্যাপক বিশ্লেষণ তৈরি করে এবং চিহ্নিত করে সিদ্ধান্ত নোড যা আরও বিশ্লেষণের প্রয়োজন।
এটি বিবেচনায় রেখে একটি সিদ্ধান্ত গাছ কীভাবে তার সিদ্ধান্তে পৌঁছায়?
ক সিদ্ধান্ত গাছ হয় সঙ্গে উলটো আঁকা এর রুট এ দ্য শীর্ষ ভিতরে দ্য ইমেজ চালু দ্য বাম, দ্য কালো টেক্সট একটি শর্ত/অভ্যন্তরীণ নোড প্রতিনিধিত্ব করে, যার উপর ভিত্তি করে গাছটি শাখা/প্রান্তে বিভক্ত। সাধারণভাবে, সিদ্ধান্ত গাছ অ্যালগরিদম হয় CART বা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন হিসাবে উল্লেখ করা হয় গাছ.
উদাহরণ সহ সিদ্ধান্ত গাছ 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.
প্রস্তাবিত:
সিদ্ধান্ত গাছ R-এ কীভাবে কাজ করে?
ডিসিশন ট্রি হল এক ধরনের তত্ত্বাবধান করা শেখার অ্যালগরিদম যা রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ সমস্যা উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি শ্রেণীবদ্ধ এবং ক্রমাগত ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবল উভয়ের জন্য কাজ করে। যখন একটি সাব-নোড আরও সাব-নোডগুলিতে বিভক্ত হয়, তখন এটিকে ডিসিশন নোড বলে
একাধিক সিদ্ধান্ত নেস্টেড সিদ্ধান্ত থেকে ভিন্ন?
দুটি যদি বিবৃতিকে একত্রিত করার দুটি সাধারণ উপায় রয়েছে: একটি স্টেটমেন্ট টি, বা স্টেটমেন্টএফ, অন্যটির মধ্যে। উভয়কেই 'নেস্টেড ইফ স্টেটমেন্ট' বলা হয়, এবং পরবর্তীটি 'মাল্টিপল-অল্টারনেটিভ ডিসিশন' আকারে লেখা যেতে পারে। দয়া করে মনে রাখবেন যে তাদের উভয়ই একের পর এক থেকে আলাদা
আপনি কিভাবে পাইথনে একটি সিদ্ধান্ত গাছ বাস্তবায়ন করবেন?
সিদ্ধান্ত ট্রি বাস্তবায়ন করার সময় আমরা নিম্নলিখিত দুটি পর্যায় অতিক্রম করব: বিল্ডিং ফেজ। ডেটাসেট প্রিপ্রসেস করুন। ট্রেন থেকে ডেটাসেট বিভক্ত করুন এবং Python sklearn প্যাকেজ ব্যবহার করে পরীক্ষা করুন। ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দিন। অপারেশনাল ফেজ। ভবিষৎবাণী কর. নির্ভুলতা গণনা
সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষার জন্য কোন ধরনের সমস্যা সবচেয়ে উপযুক্ত?
ডিসিশন ট্রি শেখার জন্য উপযুক্ত সমস্যা ডিসিশন ট্রি লার্নিং সাধারণত নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যের সমস্যাগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত: উদাহরণগুলি 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)
কিভাবে সিদ্ধান্ত গাছ বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নেয়?
ডিসিশন ট্রি একটি নোডকে দুই বা ততোধিক সাব-নোডে বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নিতে একাধিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। অন্য কথায়, আমরা বলতে পারি যে লক্ষ্য পরিবর্তনশীলের সাথে নোডের বিশুদ্ধতা বৃদ্ধি পায়। ডিসিশন ট্রি সমস্ত উপলব্ধ ভেরিয়েবলে নোডগুলিকে বিভক্ত করে এবং তারপরে বিভক্ত নির্বাচন করে যার ফলে বেশিরভাগ সমজাতীয় সাব-নোড হয়