একটি কার্ট বিশ্লেষণ কি?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44

শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশন ট্রি ( কার্ট ) বিশ্লেষণ একটি মিলিত ডেটা সেটে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পর্যবেক্ষণগুলিকে বিভাজন করে, যার মধ্যে একটি শ্রেণীবদ্ধ (শ্রেণীবিন্যাস গাছের জন্য) বা ক্রমাগত (রিগ্রেশন ট্রিগুলির জন্য) নির্ভরশীল (প্রতিক্রিয়া) ভেরিয়েবল এবং এক বা একাধিক স্বাধীন (ব্যাখ্যামূলক) ভেরিয়েবলগুলিকে ধীরে ধীরে ছোট গোষ্ঠীতে পরিণত করে

এইভাবে, CART পদ্ধতি কি?

একটি শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশন ট্রি( কার্ট মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অ্যালগরিদম। এটি ব্যাখ্যা করে যে কিভাবে একটি লক্ষ্য ভেরিয়েবলের মানগুলি অন্যান্য মানের উপর ভিত্তি করে অনুমান করা যেতে পারে। এটি একটি সিদ্ধান্তের গাছ যেখানে প্রতিটি কাঁটা একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলে একটি বিভক্ত এবং শেষে প্রতিটি নোডের লক্ষ্য ভেরিয়েবলের জন্য একটি পূর্বাভাস রয়েছে।

পরবর্তীকালে, প্রশ্ন হল, CART ডেটা মাইনিং কি? কার্ট শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশন গাছের জন্য দাঁড়ায়। এটি একটি সিদ্ধান্ত গাছ শেখার কৌশল যা হয় শ্রেণীবিভাগ বা রিগ্রেশন ট্রি আউটপুট।

লোকেরা আরও জিজ্ঞাসা করে, কীভাবে CART অ্যালগরিদম কাজ করে?

দ্য অ্যালগরিদম ব্রেইম্যান এট আল (1984) এর শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন ট্রিসের উপর ভিত্তি করে। ক কার্ট ট্রি হল একটি বাইনারি ডিসিশন ট্রি যা একটি নোডকে বারবার দুটি চাইল্ড নোডে বিভক্ত করে তৈরি করা হয়, মূল নোড দিয়ে শুরু হয় যাতে পুরো শিক্ষার নমুনা থাকে। Y নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, বা লক্ষ্য পরিবর্তনশীল।

রিগ্রেশন ট্রি বিশ্লেষণ কি?

শ্রেণীবিভাগ গাছ বিশ্লেষণ যখন ভবিষ্যদ্বাণী করা ফলাফল সেই শ্রেণী (বিযুক্ত) হয় যার সাথে ডেটা অন্তর্গত। রিগ্রেশন ট্রি বিশ্লেষণ যখন পূর্বাভাসিত ফলাফলকে একটি বাস্তব সংখ্যা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে (যেমন একটি বাড়ির দাম, বা হাসপাতালে রোগীর থাকার সময়কাল)।