의사결정 트리는 감독되나요, 아니면 감독되지 않나요?

의사결정 트리는 지도 학습입니다. 즉, 머신러닝에서는 여러 개의 샘플이 주어지고, 각 샘플에는 일련의 속성과 카테고리가 있으며, 이러한 범주는 사전에 결정되며, 이 분류자는 학습을 통해 새로운 객체에 대해 올바른 예측을 제공할 수 있습니다. 분류. 의사결정트리는 객체 속성과 객체 값 간의 매핑 관계를 나타내는 예측 모델입니다.

의사결정 트리의 각 노드는 객체를 나타내며, 각 분기 경로는 가능한 속성 값을 나타냅니다. 각 리프 노드는 루트 노드에서 리프 노드까지의 여정에 해당합니다. 경로. 의사결정 트리에는 단일 출력만 있습니다. 여러 출력을 갖고 싶다면 독립적인 의사결정 트리를 구축하여 다양한 출력을 처리할 수 있습니다.

의사결정 트리 사용의 장점

1. 의사결정 트리는 학습 과정에서 사용자가 많은 배경 지식을 이해할 필요가 없습니다. 그 능력은 데이터의 특성을 직접적으로 반영하며, 설명만 하면 의사결정나무가 표현하는 의미를 이해할 수 있습니다.

2. 의사결정 트리의 경우 데이터 준비는 간단하거나 불필요한 경우가 많으며 데이터 유형 및 기존 속성을 모두 처리할 수 있으며 비교적 짧은 시간 내에 대규모 데이터 소스에 대해 실행 가능한 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 결과는 좋습니다.

3. 정적 테스트를 통해 모델을 평가하기 쉽고, 모델의 신뢰성을 판단할 수 있습니다. 관찰된 모델이 주어지면 생성된 의사결정나무를 기반으로 해당 논리식을 쉽게 도출할 수 있습니다.

위 내용은 바이두 백과사전-결정 트리를 나타냅니다.