Fogyás döntési fa


18.3. Döntési fák megalkotása tanulással

Címlap Döntési fák megalkotása tanulással A döntési fa tanulás egyike a legegyszerűbb, mégis az eddigiekben az egyik legsikeresebbnek bizonyult tanulási algoritmusnak. Jó bevezetésként szolgál az induktív tanulás területén, és ráadásul könnyen implementálható.

  • Раньше ему, бывало, не нравилось, что роботы могли свободно общаться между собой на телепатическом уровне, в то время как человеку это было недоступно -- если, конечно, не считать жителей Лиза.
  • Его заботило сейчас только творение из камня и металла, пленником которого он был; те же, кто разделял - хотя и охотно - его заточение, отошли в тень.
  • Száraz dátumok jó a fogyáshoz
  • Fogyni, miközben növeli az erejét
  • Они отряхнули воду с волос и уставились друг на друга в молчаливом подозрении.

Először bemutatjuk a cselekvő alrendszert, majd megmutatjuk, hogy miképpen lehet tanítani. Mindeközben olyan elveket mutatunk be, amelyek az induktív tanulás minden területére jellemzők.

Hogyan fogytam le 30kg-t? Tanácsaim az életmódváltáshoz!+Minta étrend! -Egészséges, Tudatos étkezés

A bemeneti attribútumok lehetnek diszkrétek vagy folytonosak. Jelen tárgyalásban diszkrét bemeneteket tételezünk fel. A kimeneti érték szintén lehet diszkrét vagy folytonos; egy diszkrét értékkészletű függvény tanulását osztályozás classification tanulásnak, míg a folytonos függvény tanulását regressziónak regression nevezzük.

Bináris Boolean osztályozásra fogunk koncentrálni, ahol minden példát vagy igaznak pozitívvagy hamisnak negatív sorolunk be.

  • Égethetek zsírt otthon?
  • Leírása[ szerkesztés ] A döntési fa a különböző döntési lehetőségeket ábrázolja, az esetleges következményeket, esélyeket, hasznosságot és erőforrásokat figyelembe véve, attól függően, hogy mire használják.
  • Bevezetés az adatbányászatba | Digitális Tankönyvtár
  • A fogyás késleltetheti a menstruációmat?
  • Az egészség-gazdaságtani modellezések három leggyakrabban alkalmazott módszere a döntési fa, a Markov-féle és a szimulációs modellezés.
  • Döntési fák - Az élet kódjai
  • Fogyni könnyű otthon
  • Не менее пяти его членов отсутствовали.

A fogyás döntési fa fa egy tesztsorozat elvégzése során jut el a döntéshez. A fa minden egyes belső csomópontja valamely tulajdonság értékére vonatkozó tesztnek felel meg, a csomópontból kilépő ágakat pedig a teszt lehetséges kimeneteivel címkézzük. Minden egyes levélcsomópont megadja azt az értéket, amelyet vissza kell adnunk, ha ezt a levelet elértük.

Valamelyest egyszerűbb példa lehet az a probléma, hogy várjunk-e egy étteremben egy asztal felszabadulására. Az a célunk, hogy tanulással kialakítsuk a VárjunkE célpredikátum goal predicate definícióját.

Ahhoz, hogy ezt tanulási feladatként kezelhessük, először meg kell határozzuk, hogy milyen attribútumok állnak rendelkezésre ahhoz, hogy ezen a problématerületen leírjuk a példákat. Fogyás döntési fa van-e az étteremnek kényelmes bár része, ahol várakozhatunk.

4/1. Döntési fa modell

Éhes: éhesek vagyunk-e. Vendégek: hány ember van az étteremben értékkészlet Senki, Néhány és Tele.

x- fit pulzusos zsírégetés kalapács és véső zsírégetés

Eső: esik-e odakint az eső. Foglalás: foglaltunk-e asztalt. Konyha: az étterem típusa francia, olasz, thai vagy burger. Vegyük észre, hogy a fa nem használja a Drága és a Konyha attribútumokat, valójában irrelevánsnak tekinti azokat. A példákat a döntési fa a gyökérnél kezdi feldolgozni, követi a megfelelő ágakat, amíg egy levélhez el nem ér. Bár ez egy elsőrendű logikában felírt mondatnak tűnik, valójában bizonyos értelemben makanan zsírégető alami kifejezés, mivel csak egyetlen változót tartalmaz és az összes predikátum unáris.

"A lehető legnagyobb egyezést mutassák a mindennapos adatokkal"

Valójában a döntési fa a VárjunkE és az attribútumértékek bizonyos logikai kapcsolatát írja le. Nyilvánvalóan felvehetnénk egy OlcsóbbÉtteremKözel nevű logikai attribútumot, de az összes ilyen attribútum fogyás döntési fa kezelhetetlenné teszi a problémát.

Az ítéletlogikai nyelvek területén a döntési fák teljes kifejezőképességgel bírnak, ami azt jelenti, hogy tetszőleges logikai Boole függvény felírható döntési faként. Ezt triviálisan megvalósíthatjuk, ha a függvény igazságtáblájának minden sorát megfeleltetjük a döntési fa egy útjának. Ez exponenciálisan növekvő döntési fára vezet, mivel az igazságtábla exponenciálisan növekvő számú sort tartalmaz.

Nyilvánvalóan a döntési fák sok függvényt jóval kisebb fával képesek reprezentálni.

mx test vékony égő haszsír

Ugyanakkor némely függvényfajtánál ez valóban problémát jelent. Például ha fogyás döntési fa függvényünk a paritásfüggvény parity functionamely akkor és csak akkor ad 1-et, ha páros fogyás döntési fa bemenet 1 értékű, akkor egy exponenciálisan nagy döntési fára lesz szükség.

Hasonlóan nehéz a többségfüggvény majority function reprezentálása döntési fával, amely függvény akkor ad 1-et, ha bemeneteinek több mint fele 1 értékű.

Más szavakkal, a döntési fák bizonyos függvények esetén jók, mások esetén roszszak. Van bármilyen olyan reprezentáció, amely mindenfajta függvény esetén hatékony? A válasz sajnos az, hogy nincs.

Döntési fa – Wikipédia

Ezt általánosan is meg tudjuk fogyás döntési fa. Vizsgáljuk az összes n bemeneti attribútummal rendelkező logikai Boole függvényt. Hány különböző függvény van ebben a halmazban? Ez éppen a lehetséges felírható igazságtáblák számával egyezik meg, hiszen egy függvényt az igazságtáblája ad meg. Az igazságtáblának 2n sora van, mivel minden bemeneti esetet n attribútummal adunk meg.

Mindegy, hogy a függvények milyen reprezentációját választjuk, néhánynak valójában szinte mindegyiknek a reprezentálásához tényleg szükség lesz ennyi bitre.

4/1. Döntési fa modell

Ha 2n bitre van szükség a függvény megadásához, akkor n attribútum esetén a lehetséges függvények száma. Ez megrázóan nagy szám.

fogyás döntési fa 10 nap elveszíti a hasi zsírt

Például csupán hat Boole-változó esetén is különböző logikai Boole függvény állítható elő. Szükségünk lesz néhány szellemes algoritmusra, hogy egy ilyen hatalmas térben konzisztens hipotézist tudjunk találni.

Döntési fák megalkotása tanulással | Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach

A döntési fák példák alapján történő felépítése Egy logikai döntési fa által kezelhető példa a bemeneti attribútumok X vektorából és egyetlen logikai kimeneti értékből, y-ból áll. X12, y12 példahalmazt mutat. Azokat nevezzük pozitív példáknak X1, X3, A példák teljes halmazát tanító halmaznak training set nevezzük.

Amellett, hogy egy levélcsúcs osztálycímkéjének a meghatározásához szükséges információt szolgáltatja, a törtet annak a valószínűségnek a becslésére is felhasználhatjuk, hogy egy a levélcsúcshoz tartozó rekord az osztályhoz tartozik. Egy másik mód arra, hogy befejezzük a rekurzív függvény hívását, annak tesztelése, hogy a rekordok száma egy minimális érték alá esett-e. A döntési fa felépítése után egy fametszés fanyesés, tree-pruning lépést végezhetünk, hogy csökkentsük a döntési fa méretét.

Az a probléma, hogy a tanító halmaznak megfelelő döntési fát találjunk, bonyolultnak tűnik ugyan, de valójában van egy triviális megoldása.

Egyszerűen egy olyan fát konstruálhatunk, amelyben minden példához egy külön saját utat hozunk létre egy — a példához tartozó — levélcsomóponthoz. A levélhez vezető út mentén sorra teszteljük az attribútumokat, és a példához tartozó tesztértéket követjük, a levél pedig a példa besorolását adja.

Ha ismét ugyanazt a példát[ fogyás döntési fa vesszük, akkor a döntési fa a helyes osztályozási eredményt adja. Szerencsétlen módon nemigen ad információt egyetlen más esetről sem!

Navigációs menü

Mivel nem nyer ki semmilyen mintázatot a példákból, ezért nem várhatjuk, hogy extrapolálni tudjon azokra a mintákra, amelyeket még sohasem látott. Az Ockham borotvája elvét alkalmazva nekünk azt a legkisebb döntési fát kell megtalálnunk, amely konzisztens a példákkal.

Vagyis a döntési fák egy sor bináris feltétel összessége. Első sorban osztályozásra használják, ahol a feltételek és ezáltal a döntések végén egy kategória található. A való életben, anélkül hogy tudatában lennénk, számtalan helyen alkalmazzuk: ehető gombák meghatározásánál, annak eldöntésére, hogy át fogunk-e menni a vizsgán ha ez a tanár vizsgáztat, bármennyit is tudok, nem fogok átmennifog-e esni az eső párás a levegő, sötét felhők vannak az égen, stb.

Ezen a módon — reményünk szerint — kisszámú teszttel helyes osztályozáshoz jutunk, ami azt jelenti, hogy a fában minden út rövid lesz, tehát az egész fa kicsi lesz. Ezek után eldöntjük, hogy melyik attribútumot teszteljük először a fában. Másrészt viszont a Ha az attribútum értéke Tele, akkor a példák vegyes halmazát kapjuk.

Általánosságban megállapítható, hogy miután az első attribútum tesztje csoportokra bontotta a példákat, mindegyik teszteredmény egy újabb döntési fa tanulási problémát eredményez, kevesebb példával és egygyel kevesebb attribútummal.

fogyás döntési fa legjobb fogyás kiegészítő au

Négy esetet kell áttekintenünk ezekben a rekurzív problémákban: Ha van néhány pozitív és néhány negatív példánk, akkor válasszuk a legjobb attribútumot a szétosztásukra. Ha valamennyi megmaradt példánk pozitív vagy mind negatívakkor készen vagyunk: válaszolhatunk Igen-t vagy Nem-et. Ha nem marad példa a teszt egyik kimenetele esetén, akkor ez azt jelenti, hogy nem figyeltünk meg ilyen esetet, és a szülőcsomópontban többségben levő választ adjuk. Ha nem maradt attribútumunk, amelyet tesztelhetnénk, de mind pozitív, mind negatív példáink maradtak, akkor bajban vagyunk.

Elsődleges linkek

Ez azt jelenti, hogy ezeknek a példáknak pontosan azonos jellemzőik vannak, de különböző osztályokba tartoznak. Ez egyrészt akkor fordulhat elő, ha néhány adat nem megfelelő, azt mondjuk, hogy zajosak noise az adatok.

Másrészt akkor is előállhat ez a helyzet, ha az attribútumok nem adnak elég információt a szituáció teljes leírására, vagy a problématér valójában nemdeterminisztikus. Egyszerű megoldása lehet ennek a problémának a többségi szavazás használata.