انجینئری میں انجینئری ماڈلنگ
بہتر ماڈل کی ترقی کیلئے فیصلہکُن درخت کی تمثیل
Table of Contents
جدید مشین سیکھنے میں درختوں کی کٹائی کا کام
فیصل درخت ایک دوسرے کو سمجھنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، ان کی ساخت اور وضاحت کی سہولت کے لیے تیار کرتے ہیں. لیکن کوئی بھی ڈیٹا سائنسدان جو حقیقی دنیا کے اعداد و شمار پر ایک درخت کو تیزی سے پورا کرتا ہے: جب کہ ایک چھوٹا سا درخت چھوٹا سا درخت بھی پڑھ رہا ہے، پوری طرح سے پھیلتا ہے، شاخیں بھی بھی اثر انداز ہوتی ہیں، یہ سب سے زیادہ مؤثر نظریاتی ساختیں سیاہ ہو سکتی ہیں، یہ ایک سیاہ مضمون ہے تعلیم کے لئے موزوں،
سادہترین درخت کیوں ہیں ؟
ماڈل ویلیشن اور ڈومینمنٹ
مثال کے طور پر ، ” غیر آمدنی کی شرح “ سے پہلے ایک کریڈٹ ٹریل کو ” نا معلوم کرنے والا درخت “ قرار دیتا ہے ۔ لیکن ایک ایسا درخت جو فوراً سرخ پرچموں کو اُٹھا لیتا ہے اور ہر ایک کوکوس میں موجود منتخب کرتا ہے کہ اس کی جگہ کوئی بھی شخص یا تو درست طریقے سے اسے پہچان ہی نہیں سکتا ۔
ڈیایناے کی زیادہتر آبادی اور ڈیٹا لیکوج
اسی طرح ، ایک درخت جو ایک دوسرے کے ساتھ ایک دوسرے کے بارے میں معلومات حاصل کرتا ہے وہ بھی ایک دوسرے سے بہت زیادہ سوال کر سکتا ہے ۔
غیر تکنیکی ادیان کے ساتھ مل کر ٹرسٹ بنانے کا کام
ریجسمنٹ تقاضوں (مثلاً، جی ڈی پی آر کے حقوق کی وضاحت) اور کاروباری کرنسی کے تقاضوں سے ماڈل کی تعبیر غیر قابل فہم قرار دی جاتی ہے۔ایک قابل ذکر درخت کی تصویر کسی قرض دار افسر یا طبیب کو سمجھا جا سکتا ہے کہ کیوں کسی مخصوص مفروضے کی بنیاد رکھی گئی ہے، اکثر سکیورٹی اقدار کی فہرست سے زیادہ مؤثر ثابت ہوتا ہے۔
فیصلہ کرنے کے لئے استعمال کریں : ستارے سے لیکر درمیانی مدت
اساطیری درخت ڈائیگرام جس میں گراف اور اسکیٹ-کریس ہیں۔
کلاسیکی رسائی [FLT] کے ذریعے استعمال ہوتی ہے ۔ یہ عمل ⁇ میں ایک گراف پیدا کرتا ہے جسے PNG، PDF یا SVG کے طور پر ادا کیا جا سکتا ہے
مثال استعمال:
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")
[scikit-Proughs's output graphviz document مکمل پیرامیٹر اختیارات فراہم کرتا ہے جس میں کلاس کے ذریعے جیانگ رنگ شامل ہے۔
ڈیاِناِناِلد کے ساتھ ساتھ اِن باتوں کی بھی تصدیق ہوتی ہے ۔
امیر کے لیے، اشاعتی درختوں کے لیے، ڈرہم لائبریری (یعنی ٹریس پی)، ڈیٹنگ کی بنیاد پر اہم بہتری پیش کرتا ہے۔اس میں ہر تقسیم شدہ تقسیم کے اعداد و شمار کو ظاہر کیا جاتا ہے، رنگے فیصل حدود اور پتے کلاس کی تقسیم کے بارے میں وضاحتیں نہیں کی جاتی بلکہ ڈیٹا کی مدد سے ظاہر ہوتی ہیں۔
پلوٹو اور ڈی3 کے ساتھ انٹرمیڈیٹ درخت
تحقیق کے لیے ، مواصلاتی درخت کی نظریاتی علامات صارفین کو نقصان پہنچانے ، تفصیلات کے لیے توڑ ، اور فیلڈر کے لیے فیلڈنگ کرنے اور فیلڈنگ کرنے کی اجازت دیتی ہیں ۔ یا کی تصاویر کو کوڈ کوڈ کی ضرورت ہو سکتی ہیں ، چاہے وہ ڈی3 کی لائبریریوں کی تعداد کو مکمل طور پر استعمال کریں [جب آپ کو کوئی خاص طور پر استعمال کرتے ہیں تو ] : [1 ]
متبادل نمائندہات: فیصل کھجور کے پتوں کو بطور اصول
کبھی کبھی مکمل تصویری طور پر آئی ڈی نہیں ہوتی بلکہ اگر فیصل راستے کو بطور سیٹ ے ے ے ے ے ے ے پڑھنے کے قابل ہو تو خاص طور پر پستانیہ کے درختوں کے لیے لابریاں بنائی جا سکتی ہیں ایک متنی درخت جو بغیر کسی مدد کے دستاویزات میں یا ماحول میں آسانی سے گزر سکتا ہے۔
عملی طور پر مؤثر کارکردگی کے فوائد
ڈیاِناِناِناِلد کو دیکھ کر لوگوں کو بہت دُکھ ہوتا ہے ۔
درخت کا ایک واضح منظری نقشہ براہ راست ظاہر کرتا ہے کہ کس چیز پر انحصار کرنا ان کی اہمیت کا واضح ثبوت ہے— اور کیسے فیصلہ حدیثوں کا موازنہ کرنا خاص طور پر مفید ہے جب انسبل جنگل یا کششِ ثقل کو بڑھانے والی بنیاد کا موازنہ کرنا : ایک درخت کی تصویر کو ایک ہی سے ظاہر کر سکتا ہے
ماڈل آف دیبُک اور بیاس ڈیٹنگ
فرض کریں کہ ایک درخت جڑ کے قریب ” ڈیجی کوڈ “ پھٹتا ہے اور تربیتیافتہ اعدادواُلعمل سے متعلق علاقوں میں بہت زیادہ خطرہ ہو سکتا ہے ۔
تمام سطحوں کیلئے تعلیمی اقدار
اس درخت کے ذریعے ایک مفروضے کو پہچاننے والے درخت کو دیکھ سکتے ہیں اور پھر یہ دیکھیں کہ کیسے entropy کم ہوتا جا رہا ہے اور کیسے sperium spaces سے ٹکراتا ہے ۔ ہتھیار [FLT3] کے مواصلاتی فیصلے نے تعلیمی کاموں میں دلچسپی لی ہے ۔
بڑے درختوں کو توڑنے اور اُن پر غالب آنے کے لئے مشکلات
اسکی شدت اور کمزوری
ایک درخت جس کی گہرائی 20 اور کئی ہزار دینار ہیں، اسے ایک ہی پڑھے لکھے تصویر کے طور پر نہیں کیا جا سکتا۔عام کام کے مرکبات میں شامل ہیں:
- [Pruning:] [1] استعمال کرنے والا خرچ-کامپپائت (ccp alfa) میں استعمال کرنا کہ درخت کا حجم کم کرنے کے لیے
- [6] ذیلی: جڑے ہوئے درخت کو صرف ایک محدود گہرائی (مثلاً 4 سطح) تک اتار کر دیکھیں کہ گہری منزلیں موجود ہیں۔
- Aggregate Views: مکمل درخت کی منصوبہ بندی کی بجائے، اہم اہم بار چارٹ یا جزوی انحصاری پرایڈیشن کا استعمال کیا جاتا ہے تاکہ ماڈل کے اوصاف کو پہنچانے کے لیے.
معلومات پرو فا ئل
اگر آپ ایک درخت کی قدر کرتے ہیں تو آپ کیا کر سکتے ہیں ؟
- صرف فرق معیار اور کلاس کی اکثریت کو ظاہر کریں ، نمونے کی اہمیت اور گندگی کی قدروں کو کم کریں ۔
- اس سلسلے میں ایک کتاب بیان کرتی ہے : ” یہ کتاب ” خدا کے کلام میں درج ہے ۔ “
- اہم ذیلی ذیلی پر زور دینے کے لئے حسابی مقدار کو شمار کریں
پروڈکشن ریڈار ٹری زقوم کے لیے بہترین مشقیں
- [fouble] میں خصوصیات کے نام اور کلاس لیبل شامل ہیں [Raw Numritic indicies قابل ذکر ہیں۔
- [FLT] اور ایک سلیکل رنگاپ[1] ہر ایک میں کلاس تقسیم کرنے کے لیے.
- Set Visualation outport میں اگر چہ درخت گہری ہو تو بھی 3–5 کی گہرائی عام طور پر وضاحت کے لیے کافی ہے۔
- [Save] بطور Victorage فارمیٹ (SVG/PDF) اطلاعات میں موجود عدم استحکام کے لیے.
- کوبینہ کے ساتھ ماڈل-اگنیکی وضاحتیں جیسے مکمل تعبیر کے لیے SPrespt اختصاری تدابیر۔ لیکن یاد رہے کہ درخت کی ساخت (انگریزی: struction) قابلِ تعبیر ہے—don کی جگہ، اسے تبدیل نہیں کیا جا سکتا۔
- سامعین کو متوجہ کرنا۔ ایک ڈیٹا سائنس دان مکمل آلودہ اقدار کی قدر کر سکتا ہے؛ ایک کاروباری کندھے کو صرف اوپر والے دو ٹکڑے کی ضرورت ہو سکتی ہے۔
بلند آواز : فیصلوں کے راستوں کا جائزہ لینا – درخت ہی نہیں
ایک راستہ جو پتوں کی طرف جاتا ہے پتے کی طرف لے جا سکتا ہے ۔
مثال : درخت کے نمونے کیلئے فیصلہ کرنے کا فیصلہ کریں
اگرچہ درخت کی سطح پر بہت زیادہ مقداریں پائی جاتی ہیں توبھی یہ درخت کے نمونے براہِراست استعمال کرتا ہے ۔
کُنَّا
فیصلوں کے متعلق فیصلے کے اِن اِن اِداروں میں سے ایک کا اثر باقی ہے جو ماڈل پیچیدگی اور انسانی سمجھ کے درمیان خلا کو دُور کر سکتے ہیں. جینز گراف سے aptatives سے لے کر متحرک ڈی3.js