hirrr

Cây quyết định DT (Decision Tree)

Xuất xứ

• phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1996.

• phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1999.

• phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1998.

• phân loại đối tượng được công bố lần đầu tiên bởi Hunt và cộng sự vào năm 1997.

Cấu trúc của DT

• là một thuật toán có giám sát phi tham số

• dùng để phân loại và tính toán hồi quy.

• có cấu trúc cây phân cấp

• gồm nút gốc, các nhánh, nút bên trong và nút lá giống như một cái cây.

Nội hàm của phân loại bằng DT

• Cây quyết định sử dụng nhiều thuật toán để quyết định chia một cách đệ quy

•  một nút thành hai hoặc nhiều nút con từ các nút con lại chia tiếp v.v. tạo nên các nút ở nhiều cấp

• thực hiện một loạt các câu lệnh if-else theo thuật ngữ thông thường.

Nội hàm của phân loại bằng DT có mấy biến

• 1

• 2

• 3

• 4

Nội hàm của phân loại bằng DT gồm biến nào?

• Biến phản hồi

• Biến giải thích

• Biến giải tích

• Biến cần tìm

Entropy thông tin của tập mẫu

• về cơ bản đo lường mức độ lẫn (impurity), ngược với mức độ thuần nhất (purity) của tập mẫu của một nút và là một mức độ có tính ngẫu nhiên

• là một tính chất thống kê cho phép đo xem một thuộc tính nào đó có thể tách biệt các mẫu phù hợp với mục đích phân loại hay không.

• Cây quyết định là một trong những thuật toán học máy dễ bị khớp dữ liệu quá mức. (Overfitting)

• Cắt tỉa là một kỹ thuật loại bỏ các phần của Cây quyết định khiến cây quyết định không thể phát triển hết chiều sâu.

Hệ số bù trừ thông tin IG

• về cơ bản đo lường mức độ lẫn (impurity), ngược với mức độ thuần nhất (purity) của tập mẫu của một nút và là một mức độ có tính ngẫu nhiên

• là một tính chất thống kê cho phép đo xem một thuộc tính nào đó có thể tách biệt các mẫu phù hợp với mục đích phân loại hay không.

• Cây quyết định là một trong những thuật toán học máy dễ bị khớp dữ liệu quá mức. (Overfitting)

• Cắt tỉa là một kỹ thuật loại bỏ các phần của Cây quyết định khiến cây quyết định không thể phát triển hết chiều sâu.

Cắt tỉa DT

• về cơ bản đo lường mức độ lẫn (impurity), ngược với mức độ thuần nhất (purity) của tập mẫu của một nút và là một mức độ có tính ngẫu nhiên

• là một tính chất thống kê cho phép đo xem một thuộc tính nào đó có thể tách biệt các mẫu phù hợp với mục đích phân loại hay không.

• Cây quyết định là một trong những thuật toán học máy dễ bị khớp dữ liệu quá mức. (Overfitting)

• Cắt tỉa là một kỹ thuật loại bỏ các phần của Cây quyết định khiến cây quyết định không thể phát triển hết chiều sâu.

Cắt tỉa DT có mấy loại cắt tỉa?

• 1

• 2

• 3

• 4

Cắt tỉa DT có loại cắt tỉa nào?

• cắt tỉa trước

• cắt tỉa sau

• cắt tỉa giữa

• cắt tỉa trên