مرحبا يا رفاق! اليوم ، أعد فريق ProductStar لك مقالًا درسنا فيه المبادئ العامة للعملية ومجالات تطبيق شجرة القرار.
شجرة القرار هي طريقة للتحليل التلقائي لمجموعات البيانات الكبيرة. في هذه المقالة سوف نلقي نظرة على المبادئ العامة للعملية ومجالات التطبيق.
أشجار القرار هي أدوات فعالة لاستخراج البيانات والتحليلات التنبؤية. يساعد في مشاكل التصنيف والانحدار.
, « …, ...». .
, , : , « 1000 , ».
( ), . , — .
, — , . :
— ;
— .
1950- . .
. ( ID3 4.5 5.0) , CART .
. — , — (node) (leaf). .
: , :
— , ;
— , .
, . , . , , .
. — , , — . , , , .
, . . , , .
, , .
?
, , . :
. . .
( ). .
. . , , .
— . ? , .
:
— ;
— , .
«» , - ( ), . , , . , , .
, , « ». S, :
n , Ci(i = 1..k);
m Aj(j = 1..m), .
:
S Ci, , . , , «» . , Ci. , .
S — . , . , .
S Ck. . Aj S, : a1, a2, …, ap), p — . S p (S1, S2, …, Sp), . , . , .
, . , .
: ID3, CART, C4.5, C5.0, NewId, ITrule, CHAID, CN2 . :
ID3 (Iterative Dichotomizer 3). . , ID3, . . .
C4.5. «» ID3, . 2008 Spring Science , C4.5 — Data Mining.
CART (Classification and Regression Tree). , . CART , .
4 :
.
.
.
.
.
, . , . — .
, - .
-
:
n — , Ni — i- , N — .
. , , . , .
Aj , .
. — . , :
Info(S) — , S , Info(Sa) — , , A.
Gain(A), . - « .
. , . — .
, . .
:
Q — , n — , pi — i- ( ).
0 1. 0, , . 1, , . , .
«» . , . - . . , .
. , . — .
, «».
:
. (, ). — . — . - .
. . .
. (, 7). .
, . , - . - , .
«» , . , 2-3 , .
— , , . — .
: NP- , , , . , 3 :
, .
: ( ) ( ).
, .
, , .
« » — . , .
, . , .
. , .
( ), .
:
. , « < 40 , ». .
, .
, «» , ( ).
.
.
, .
:
. , .
, - .
, - « », .
: , 100- .
, , .
?
. , .
:
. .
. ( ), (, ) ..
. .
. .
. .
. , - .
, . ProductStar vc -.
. , , .