উন্নত মডেল ইন্টারপ্রিটারেশনের জন্য সিদ্ধান্তের কাঠামো দৃশ্যমান

আধুনিক মেশিন শেখার সময় ট্রির আকর্ষণ

সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় যে এই যন্ত্রের এক বিশেষ ধারা রয়েছে, যা তাদের স্বাতন্ত্র্য কাঠামোর জন্য পুরস্কার প্রদান করে এবং ব্যাখ্যার জন্য সহজ, কিন্তু যে কোন বিজ্ঞানী, যে কোন ধরনের বৃক্ষকে দ্রুত এক প্রাকৃতিক উপাদানের সাথে তুলনা করে, যখন একটি অগভীর বৃক্ষকে দ্রুত দেখা যায়: একটি গভীর, গভীর, গভীর, গভীর, গভীর, গভীর, গভীর, গভীর, সরল বৃক্ষ, এমনকি অতি সরলভাবে পরিভাষায় পরিপূর্ণভাবে পরিচ্ছদিত গাছের সাহায্যে পরিপ্রেক্ষিত হয় না, এমনকি এই বিষয়টির্বাসনশীল বৃক্ষটি একটি কালো কাঠামোর কেন্দ্রও হতে পারে না, যা কিনা অত্যন্ত কার্যকরী, এবং এর সাথে সম্পর্ক, যা কিনা অত্যন্ত জটিলভাবে দৃশ্যমান।

কেন সিদ্ধান্ত নেওয়া দরকার?

মডেল বৈধতা ও ডোমেইন দিশা

একটি গাছ দৃশ্যমান করার মাধ্যমে চিকিৎসকদের নিশ্চিত করতে পারে যে মডেলটি জানে ডোমেইন জ্ঞান অর্জন করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ক্রেডিট সিস-এর গাছ যা “আধুনিক আয়ের” প্রতি ভাগ করে, “আধুনিক আয়ের অনুপাত” এর আগে বিভক্ত হয়ে যায়- কিন্তু একটি নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের জন্য যে কোন পতাকার উপস্থিতি” প্রদান করে, তা হয়ত দ্রুত লাল রঙের অবস্থান এবং সঠিক অংশের পরিবর্তে সঠিক অবস্থান নির্ণয় করতে পারে।

তথ্য লিয়াকটিং এবং তথ্য বিশ্লেষণের জন্য ডায়াগনস্টিকিং

অনেক পাতা নোডের গভীর বৃক্ষ মাঝে মাঝে শব্দ উচ্চারণ করে। দৃশ্যমান এক অনুসন্ধান, দৃশ্যত দৃশ্যত কিছু নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট বিভাজনের বিষয় উন্মোচন করতে পারে (যেমন, “যা ৩২.

নন-টেলেকট্রিক্যাল এড্রেসার দ্বারা আস্থা গড়ে তোলা

আইন শৃঙ্খলার প্রয়োজনীয়তা (যেমন, আসছি, গ্রামীণের ব্যাখ্যার অধিকার) এবং ব্যবসা বিষয়ক ঝুঁকির কারণে আদর্শত্বকে ব্যাখ্যা করা যায়।

সিদ্ধান্ত নেওয়ার পদ্ধতি: ইন্টারঅ্যাকটিভ থেকে বিচ্ছিন্ন

গ্রাফভিজ এবং স্ক্রিকিট-শিক্ষার মাধ্যমে স্থায়ী ট্রি ডায়াগ্রাম

ক্লাসিক পদ্ধতি [FLT] [FLT] [FO] [FO] [FO]] [FLT] এর ফাংশনের মধ্যে একটি গ্রাফ উৎপাদন করে । এটি DOT বিন্যাসে, PDF, PDF, PDFF বা এস. এস. এস. পি. হিসাবে একটি গ্রাফ উৎপাদন করতে পারে । ফলাফল প্রত্যেক নোডকে বিভক্ত অবস্থায় বিভক্ত করা হয়, যেমন, জি. পি. জি. পি. হিসাবে, জি. সংখ্যা, এবং এর চেয়ে ছোট আকারে, এই স্তর থেকে ছোট মাপের প্রতি সেকেন্ডে বড় আকারে, এবং এই স্তর নির্ধারণ করা হয় ।

ব্যবহার পদ্ধতি:

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
 feature_names=X.columns,
 class_names=iris.target_names,
 filled=True, rounded=True,
 special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris_tree")

[[FLT] [F] sct.0] [FHelp]] এক্সপোর্ট-Compices write- শিফট ডকুমেন্টর এক্সপোর্টের তথ্য [F[F] মধ্যে উপস্থিত সকল পরামিতির অন্তর্ভুক্ত করা হয়।

dervz দ্বারা উন্নত ভিশুয়ালাইজেশন

ধনীদের জন্য প্রকাশনা ভিত্তিক গাছ, বুকিভিজ লাইব্রেরি (রররেন্স পারেন্স) ডিফল্ট সাইকিট-শিক্ষার ষড়যন্ত্রের উপর উল্লেখযোগ্য উন্নতির প্রস্তাব দিয়েছে। এটি প্রতিটি বিভক্ত নোড, রঙিন সিদ্ধান্ত এবং পাতা শ্রেণী ভেঙ্গে পড়ার মাধ্যমে তথ্য বিতরণের ক্ষেত্রে তার গুরুত্বকে প্রদর্শন করছে। এই সাহায্যটি কেবল এই নীতিকে সমর্থন করে না বরং তা সমর্থন করে।

[[FLT] Gantut Hard দ্বারা টর্ভিজ [FLT[F][FLT] মধ্যে অবিবর্তন এবং অ যেহেতু motifials and mialicss, olice, সংরক্ষণ, সংরক্ষণ ও রং হিসাবে দেখানোর জন্য বিভিন্ন উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করুন ।

প্লটল এবং D3z দ্বারা মিথস্ক্রিয় গাছ

অনুসন্ধানের জন্য মিথস্ক্রিয় ট্রি কল্পনার মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের বিস্তারিত বর্ণনা, ফিল্টারের জন্য বিন্যাস ও ফিল্টারের ক্ষেত্রে ব্যবহারযোগ্য অনুমতি দেয় । পরিকল্পনা [FRORE:] [FRODRRE:LL] [FRO:[Ftep:] [FR] [FR] [F] [F]] অথবা] ডায়াগ্রামগুলো সংগ্রহ করতে পারে, যদিও তারা একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসের ক্ষেত্রে অধিক বিন্যাস ব্যবহার করে । [L]

বিকল্প পুনঃসেট: ট্রির পথ যেভাবে আইন

কিছু সময় ধরে সম্পূর্ণ নকশার আদর্শ নয় । এর পরিবর্তে, আইএফ-অ-প্রজেক্ট (WHON) নিয়মকে আরও বেশি পাঠযোগ্য হিসেবে প্রতিনিধিত্ব করা যায়, বিশেষ করে অগভীর গাছের জন্য । [FODORO: [FODRO: [FR:] অনুরূপ গাছকে সহজে নিজে নিজে নিজে নিজে নিজে নিজে নিজে তৈরী করতে পারে অথবা পরিবেশের মধ্যে দিয়ে সহজে বিভিন্ন নথিপত্র তৈরি করতে পারে ।

অনুশীলনের সময় কার্যকারী কল্পনার উপকারগুলো

ডায়াগনস্টিকের উন্নতিমূলক ইন্টারপ্রিটার

ট্রি এর একটি পরিষ্কার দৃশ্যমান মানচিত্র যা প্রাথমিক ভাবে বিভক্ত হয়ে যাওয়া দৃশ্য প্রদর্শন করে- এবং কি ভাবে সিদ্ধান্তের সীমানার সাথে খাপ খায় তা কি ভাবে তা গ্রহণ করা যায়।

মডেল ডিবাগ এবং BATS সনাক্ত করুন

কল্পনা করুন যে, মূল এলাকায় একটা গাছ বিভক্ত হয় এবং প্রশিক্ষণ ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্য অত্যন্ত উচ্চ ঝুঁকিতে থাকে ।

সকল স্তরের জন্য শিক্ষাগত মান

ছাত্র - ছাত্রীরা গাছের মধ্যে গাণিতিক ধারণাকে জটিল করে তুলতে পারে, কীভাবে অতিরিক্ত পরিমাণে হ্রাস পায় এবং সেগুলোর সীমা নির্ধারণ করতে পারে ।

বড় গাছকে কল্পনা করার এবং সেগুলোকে কাটিয়ে ওঠার জন্য প্রতিবন্ধকতাগুলো

মাপ ও গুরুত্ব

২০ থেকে ২০ বছরের মধ্যে একটা গাছ এবং কয়েক হাজার নোডকে এক ধরনের জীবের ছবি হিসেবে বিবেচনা করা যায় না ।

[[[F]][FLT][[F]]]] quotify - eki-compice-compatal-way (ccp) এর জন্য খরচ কমিয়ে আনতে ব্যবহার করুন। চিত্র কল্পনার পূর্বে গাছটি কমিয়ে আনার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
[[[F] সাব-ট্রি:[F][FFLT] [FLT] শুধু মূল ঘর থেকে একটি সাব-ট্রি দৃশ্যমান (যেমন, ৪) এবং লক্ষ্য করুন যে, গভীরতম রুট রয়েছে ।
[[FLT] : [FO] gops the expt:[FLT] সম্পূর্ণ গাছটি ষড়যন্ত্র করার পরিবর্তে, মডেলটির আচরণ জানানোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ বার চার্ট অথবা আংশিক স্বাধীনতা পরিকল্পনার বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করুন ।

অতিরিক্ত তথ্য

সাধারণ একটা আকার অনুসারে গাছকে কয়েক ডজন নোডের মধ্যে থাকতে পারে । কোন কিছু প্রদর্শন করার জন্য সতর্কভাবে নির্বাচন করুন:

শুধুমাত্র বিভক্ত মান ও ক্লাস সংখ্যা উল্লেখ করা হবে, নমুনার মান দীর্ঘ ও অক্ষুণ্ণকরণ।
ভবিষ্যদ্বাণীকৃত শ্রেণী দ্বারা রং নোডগুলো দ্রুত সিদ্ধান্তের অঞ্চলগুলো দেখতে পারে।
গুরুত্বপূর্ণ সাব্‌সাদের প্রতি মনোযোগ দেওয়ার জন্য নমুনাগুলোর সংখ্যাকে সমানভাবে ব্যবহার করুন ।

উৎপাদন-প্রশ্নিত ট্রি কল্পনার জন্য সেরা অনুশীলন

[[[F] [FO] ০০০] ের মধ্যে নাম ও শ্রেণী লেবেল অন্তর্ভুক্ত করা হবে ।[FLT][FLT] Raw সংখ্যা গণনা করা হয় না ।
[[F][FLT] [FLT] এবং একটি sct-IO[FO] প্রতি নোডের শ্রেণী বিতরণের জন্য [FOL] [FLT] ব্যবহার করুন ।
[[[[F]] কল্পনার মধ্যে[FLT][FLT][F] যদি গভীরতরতরতর হয় তবে এই গাছটি সম্পূর্ণ ভাবে ধারণ করে থাকে । ৩-৫ এর গভীরতা সাধারণত ব্যাখ্যা করার জন্য প্রযোজ্য ।
[[F] ভেক্টর বিন্যাস(SVG/PDFFFFFFFF] প্রতিবেদনের ক্ষেত্রে নিষ্ক্রিয় মান হিসাবে সংরক্ষণ করো ।
[[[[[[F] মডেল-গ্নি ব্যাখ্যার সাথেকমবিবিএন [FOP] এর মত [FO[F]] সম্পূর্ণ ব্যাখ্যার মত পরিকল্পনাটি মনে রাখবেন। কিন্তু মনে রাখবেন যে, গাছটির পরিবর্তে এটিকে সংরক্ষণ করা যায় না।
[[[F] দর্শকবৃন্দ [[F] [FLT]] একজন উপাত্ত বিজ্ঞানী হয়তো পূর্ণ মূল্যের প্রশংসা করতে পারেন; একটি ব্যবসায়িক ঝুঁকির জন্য কেবল দুটো ভাগ প্রয়োজন ।

উন্নত: সিদ্ধান্তের পথগুলো কল্পনা করা - শুধু বৃক্ষ নয়

ব্যক্তিগত ভবিষ্যদ্বাণীর ব্যাখ্যার জন্য, একটি গাছের মধ্য দিয়ে যে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় তা সম্পূর্ণ গাছের চেয়ে বেশি তথ্য প্রদান করা যেতে পারে। একটি পথ সিদ্ধান্তের একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা (পাদ্যের) যা কিনা সিদ্ধান্তের (পাদৈর্ঘ) দ্বারা তৈরি করা সিদ্ধান্তের তালিকা। এই তালিকাটি একটি অনুভূমিক প্রবাহমান প্রবাহের দিকে নিয়ে যায়।

উদাহরণ: ট্রি মডেলের জন্য SHAP সিদ্ধান্ত

যদি ৭পি মূল্য কোন বস্তুর জন্য অগণ্য হয়, তাহলে ট্রি [এফএল: ১০] গাছের কাঠামো সরাসরি ব্যবহার করে ।

অন্তর্ভুক্ত

সিদ্ধান্তের জন্য গাছ গঠন করা, মডেল জটিলতা ও মানবিক বোধগম্যতার মধ্যে ব্যবধানকে সেতুবদ্ধ করা এবং তা সব থেকে কার্যকর উপায়। ।