Ang mga punong-panuto at mga asumpsiyonal na kagubatan ay mga popular na makinang nag-aaral ng mga algorithm na ginagamit sa mga pinangangasiwaang gawain sa pag-aaral. ang mga ito ay mabisa para sa mga problemang klasipikasyon at regresyon at malawakang ginagamit dahil sa kanilang interpretasyon at pagganap. Ang gabay na ito ay nagbibigay ng praktikal na mga hakbang sa pagpapatupad ng mga algoritmong ito sa mga real-world application.

Pag - unawa sa mga Punungkahoy na Nasa Pasiya

Ang isang punong debut ay isang istrakturang daloy-tulad ng kayarian kung saan ang bawat panloob na node ay kumakatawan sa isang desisyon batay sa isang katangian, at ang bawat dahong node ay kumakatawan sa isang kinalabasan o prediksiyon.Binibiyak nila ang mga datos batay sa mga tampok na halaga upang mabawasan ang pagiging marumi o mali.

Upang ipatupad ang isang punong de - desisyon, pumili ng dataset, ihanda ito, at pumili ng isang partikulong pamantayan gaya ng Gini influency o entropy.

Pag - aani sa Maiinit na Kagubatan

Ang mga kagubatang Random ay mga ensembleya ng mga punong de-pasiya na nagpapabuti ng katumpakan at kontrol na labis na nababagay sa prediksiyon. sinasama nila ang mga prediksiyon ng maraming mga puno, na bawat isa ay sinanay sa isang sampol ng bootrap ng datos na may tampok na ala-ala.

Upang ipatupad ang isang pasumalang gubat, magtakda ng bilang ng mga puno, sukdulang lalim, at iba pang mga hyperparameter. Sa panahon ng pagsasanay, ang bawat puno ay ginagawa nang independiyente, at ang pangwakas na prediksiyon ay ginagawa ng karamihan ng pagboto (classification) o katamtamang (pagbabawas).

Praktikal na mga Mungkahi Para sa Pag - iisa

  • Gawing normal o i - recorged ang mga bahagi kung kinakailangan bago sanayin.
  • Gumamit ng cross-validation upang bigyan ng tono ang hyperparameters tulad ng lalim ng puno at bilang ng mga puno.
  • Kasabay ng ekwasyong modelong pagganap na may mga metriko katulad ng katumpakan, prekwensiya, o mean squared error.
  • Ilarawan sa isip ang mga desisyon ng mga puno kung maaari.
  • Leverage umiiral na mga aklatan tulad ng scikit-learning para sa mahusay na pagpapatupad.