기계 학습 : 토토 찾기

Jason M. Pittman, SCD

당신은 우리가 토토 결정으로 끝났다고 생각했을 것입니다. 우리는 일반적인 접근 방식, 해결 된 문제 유형 및 토토 결정 트리와 관련된 알고리즘에 대해 논의하는 것과 관련하여 수행됩니다. 당신은 우리가 숲의 시야에서 특정 나무의 시야로 이동한다고 말할 수 있습니다. 그러나 나무를 구성하기 위해 데이터 탐색과 관련된 기본 수학적 기능에 관해서는 조금 더 탐구해야합니다.기계 학습 : 젠 토토 결정 트리가 마무리되었습니다 | 국회 젠 토토당 | 워싱턴 D.C. & 메릴랜드 지역, 나는 a의 개념을 소개했다.비용 함수그리고에 구체적인 예를 제시했토토다gini계수. Gini 계산은이라는 특정 유형의 토토 결정 트리 알고리즘에 유용합니다.카트또는CLassificationandregressiontRees. 와 같은 다른 토토리즘의 경우반복 디코 토마토토 3(ID3), 다른 방법이 필요토토다.

반복적 인 디코메이저 토토

엄밀히 말하면, 우리는 ID3 알고리즘을 사용할 때 분할 비용을 계산하지 않습니다. 알고리즘은 ... 잘, 다르기 때문에 CART 알고리즘에 비해 여기서 다릅니다. 둘 다 토토 결정 트리 알고리즘이지만 CART는 이진 결정과 함께 작동합니다. 반면, ID3은 탐욕스러운 검색을 구현하여 하향식 토토 결정 트리를 구성합니다. 따라서 ID3은 결정에 나뉘 지 않습니다.  알고리즘은를 기반으로 결정을 구성합니다.토토로피and토토 게인. 보다 구체적으로, 토토는 토토가 A로 해석 할 수있는 것을 선택해야합니다최고가능한 의사 결정 트리 세트를 반복 할 때 피팅 속성; 하향식 또는 토토 노드 먼저. ID3 기반 결정의 핵심은 선택된 속성이 우리가 관심있는 분류를 얼마나 잘 나타내는 지입니다. 이곳은 엔트로피와 정보 게인이 그림을 입력하는 곳입니다.

엔트로피 또는 데이터 내에서 동질성 측정은 하나 또는 0의 값을 산출합니다. 데이터가 동일하면 엔트로피는 0입니다. 데이터가 똑같이 분할되면 엔트로피 메트릭이 하나입니다. 왜 유일한 값입니까? 우리는 토토 결정 트리를 다루고 있습니다! ID3은 엔트로피 메트릭 제로를 기반으로 트리 구조 내에서 서브 세트를 생성합니다. 엔트로피는 다음과 같이 계산됩니다.

하나의 토토의 경우 : e (s) = ∑_1^c- pi log_2 p_i

토토는 다음과 같은 두 가지 속성을 측정 할 수 있습니다 : e (t, x) = ∑_cp (c) e (c)

결과적으로 정보 게인은 결정 분할이 엔트로피를 줄이는 한 정보 이득이 증가하는 한, 엔트로피 개념에 의존합니다. 구체적으로, 정보 이득은 토토 노드부터 시작하여 가장 낮은 잎을 향해 바깥쪽으로 이동하여 각 잠재적 결정 지점 분할의 엔트로피 측정을 사용합니다.

WHEW. 깊어 ...

토토 게인과 관련된 간단한 방정식은 더 명확한 그림을 그립니다.

게인 (t, x) = 토토로피 +(t) - 토토로피 (t, x)

따라서 잠재적 토토이 속성 분할으로 표현되는 내부의 숨겨진 시뮬레이션이 진행되고 있으며 가장 높은 정보 이득 측정에 따라 비교적 평가됩니다..

나는 이것을 경로 토토 또는 (네트워크) 라우팅 프로토콜의 유형으로 본다. 이 비유의 기술적 측면은 가까운 시일 내에 탐구 할 가치가있을 수 있습니다. 그때까지 우리는 의사 결정 트리에 대한 대안에 대한 생각을 시작해야합니다. 아마도 다음에 방문하기에 좋은 곳은 우리 이웃과 함께있을 것입니다.