Чечим дарактары – классификация жана регрессия тапшырмалары үчүн колдонулган популярдуу алгоритм. Алар максаттуу өзгөрмөлөрдү эң жакшы бөлгөн өзгөчөлүктөргө негизделген маалыматтарды рекурсивдүү түрдө бөлүмдөргө бөлүү менен иштешет.
Болжолдоо жана чечим кабыл алуу үчүн кадамдар
1. Дарак куруу
-
Root Node: бүт маалымат топтому менен башталат.
-
Функцияны тандоо: Ал маалыматтарды подкасттарга бөлүү үчүн эң жакшы функцияны тандайт. "Мыкты" өзгөчөлүк критерий менен аныкталат (мисалы, Джини таза эместиги же маалымат алуу).
-
Бөлүү: Тандалган өзгөчөлүктүн маанилеринин негизинде берилиштерди бөлүмчөлөргө бөлөт.
-
Рекурсивдүү бөлүү: Бул процессти ар бир бөлүм үчүн улантып, белгилүү бир токтотуу критерийлери аткарылмайынча бутактарды же түйүндөрдү түзөт (мисалы, максималдуу тереңдикке жетүү же өтө аз үлгүлөргө ээ).
2. Чечим кабыл алуу жана болжолдоо
-
Кыдырып өтүү: Жаңы маалыматтарга болжолдоолорду жасап жатканда, ал ошол маалымат чекитинин өзгөчөлүктөрүнүн маанилеринин негизинде даракты айланып өтөт.
-
Түйүндүн баалоосу: Ар бир түйүндө ал өзгөчөлүктүн маанисин босогого каршы сынайт жана тиешелүү бутагын артынан дарактан ылдый жылат.
-
Жалбырак түйүндөрү: Акыр-аягы, ал акыркы божомолду же чечимди берген жалбырак түйүнүнө жетет.
3. Категориялык жана сандык өзгөчөлүктөр менен иштөө
-
Категориялык өзгөчөлүктөр үчүн, чечим дарактар жөн гана ар кандай категориялардын негизинде бөлүүгө болот.
-
Сандык өзгөчөлүктөр үчүн, чечим дарактары маалыматтарды оптималдуу бөлүштүрүү үчүн ар кандай босоголорду сынашат.
4. Ашыкча тууралоону колдонуу
- Чечим дарактары ашыкча жабдылышы мүмкүн. Бутоо, дарактардын тереңдигин чектөө же түйүндү бөлүү үчүн талап кылынган үлгүлөрдүн минималдуу санын коюу сыяктуу ыкмалар ашыкча тууралоонун алдын алууга жардам берет.
5. Ишенимдүүлүк жана ыктымалдыкты болжолдоо
- Классификацияда чечим дарактары жалбырак түйүндөрүндө үлгүлөрдүн бөлүштүрүлүшүнүн негизинде класстык ыктымалдуулуктарды бере алат. Регрессия үчүн ал жалбырак түйүндөрүндөгү орточо же көпчүлүк мааниге негизделген үзгүлтүксүз чыгарууну камсыз кылат.
6. Түшүнүктүүлүк
- Чечим дарактарынын маанилүү артыкчылыктарынын бири алардын чечмелениши. Алар оңой эле визуализацияланып, түшүнүктүү болуп, чечим кабыл алууда кайсы өзгөчөлүктөр эң маанилүү экенин түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
7. Ансамблдик методдор
- Чечим дарактары натыйжалуулугун жана бышыктыгын жакшыртуу үчүн Random Forests же Gradient Boosting сыяктуу ансамблдик ыкмаларда айкалыштырылышы мүмкүн.
Чечим дарактары маалыматтар ичиндеги татаал мамилелерди моделдөө үчүн түз, бирок күчтүү ыкманы сунуштайт. Бирок, алар жөнөкөй чечимдердин чегинде же ызы-чуу же тиешеси жок функциялардын негизинде жакшы бөлүнбөгөн айрым маалыматтар түрлөрү менен күрөшүшү мүмкүн.
