ভিডিও: সিদ্ধান্ত গাছ একটি রিগ্রেশন?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
সিদ্ধান্ত গাছ - রিগ্রেশন . সিদ্ধান্ত গাছ নির্মাণ করে রিগ্রেশন বা শ্রেণীবিভাগ একটি আকারে মডেল গাছ গঠন শীর্ষস্থানীয় সিদ্ধান্ত একটি মধ্যে নোড গাছ যা রুট নোড নামক সেরা ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে মিলে যায়। সিদ্ধান্ত গাছ শ্রেণীগত এবং সংখ্যাসূচক উভয় ডেটা পরিচালনা করতে পারে।
এছাড়াও জানি, সিদ্ধান্ত গাছ রিগ্রেশন জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
সিদ্ধান্ত গাছ অ্যালগরিদম অন্যতম হয়ে উঠেছে ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কাগলের মতো প্রতিযোগিতার পাশাপাশি ব্যবসায়িক পরিবেশ উভয় ক্ষেত্রেই। ডিসিশন ট্রি পারে থাকা ব্যবহৃত উভয় শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সমস্যা এই নিবন্ধটি উপস্থাপন ডিসিশন ট্রি রিগ্রেশন কিছু উন্নত বিষয় সহ অ্যালগরিদম।
একইভাবে, রিগ্রেশন ট্রি কি? সাধারণ রিগ্রেশন গাছ বিল্ডিং পদ্ধতি ইনপুট ভেরিয়েবলকে ক্রমাগত এবং শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের মিশ্রণ হতে দেয়। ক রিগ্রেশন গাছ সিদ্ধান্তের একটি বৈকল্পিক হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে গাছ , শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতির জন্য ব্যবহার না করে আনুমানিক বাস্তব-মূল্যবান ফাংশনগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
উপরন্তু, মেশিন লার্নিং এ রিগ্রেশন ট্রি কি?
মেশিন লার্নিং ডিসিশন ট্রি . গাছ যে মডেলগুলি লক্ষ্য পরিবর্তনশীল মানগুলির একটি পৃথক সেট গ্রহণ করতে পারে সেগুলিকে শ্রেণিবিন্যাস বলা হয় গাছ . সিদ্ধান্ত গাছ যেখানে লক্ষ্য ভেরিয়েবল ক্রমাগত মান নিতে পারে (সাধারণত বাস্তব সংখ্যা) বলা হয় রিগ্রেশন গাছ.
একটি সিদ্ধান্ত গাছ মডেল কি?
ক সিদ্ধান্ত গাছ ইহা একটি সিদ্ধান্ত সমর্থন টুল যা একটি ব্যবহার করে গাছ গ্রাফ বা মডেল এর 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।
প্রস্তাবিত:
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
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
আপনি কিভাবে আর একটি সিদ্ধান্ত গাছ করবেন?
সিদ্ধান্ত গাছ কি? ধাপ 1: ডেটা আমদানি করুন। ধাপ 2: ডেটাসেট পরিষ্কার করুন। ধাপ 3: ট্রেন/পরীক্ষা সেট তৈরি করুন। ধাপ 4: মডেল তৈরি করুন। ধাপ 5: ভবিষ্যদ্বাণী করুন। ধাপ 6: কর্মক্ষমতা পরিমাপ. ধাপ 7: হাইপার-প্যারামিটার টিউন করুন
একটি সিদ্ধান্ত গাছ একটি নোড কি?
একটি সিদ্ধান্ত গাছ হল একটি ফ্লোচার্ট-এর মতো কাঠামো যেখানে প্রতিটি অভ্যন্তরীণ নোড একটি বৈশিষ্ট্যের উপর একটি 'পরীক্ষা' প্রতিনিধিত্ব করে (উদাহরণস্বরূপ, একটি মুদ্রার ফ্লিপ মাথা বা পুচ্ছের উপরে আসে কিনা), প্রতিটি শাখা পরীক্ষার ফলাফলকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রতিটি পাতার নোড প্রতিনিধিত্ব করে ক্লাস লেবেল (সমস্ত বৈশিষ্ট্য গণনার পরে নেওয়া সিদ্ধান্ত)
আপনি কিভাবে PowerPoint এ একটি সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করবেন?
এই নিবন্ধে, আমি একটি সাধারণ সিদ্ধান্ত ট্রি তৈরি করতে Envato Elements থেকে একটি মাইন্ডম্যাপ টেমপ্লেট কাস্টমাইজ করব। সেই মৌলিক বিষয়গুলো মাথায় রেখে, আসুন PowerPoint-এ একটি ডিসিশন ট্রি তৈরি করি। কাগজে সিদ্ধান্ত গাছ আঁকুন। একটি MindMap টেমপ্লেট চয়ন করুন এবং ডাউনলোড করুন৷ নোড এবং শাখা ফরম্যাট করুন। আপনার তথ্য লিখুন