آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین (رایگان)

درخت تصمیم در یادگیری ماشین چیست؟ درخت تصمیم‌ (Decision Tree) یک الگوریتم یادگیری ماشین است که به صورت گسترده در مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. در این الگوریتم، برای هر نمونه از داده‌های ورودی، یک درخت تصمیم ساخته می‌شود که به صورت سلسله مراتبی شامل گره‌های تصمیم (Decision Node) و گره‌های برگ (Leaf Node) است. گره‌های تصمیم مربوط به تصمیم‌گیری هستند که با بررسی یک ویژگی از داده‌ها، به یک شاخه از درخت می‌روند. گره‌های برگ شامل برچسب یا خروجی نهایی هستند که توسط درخت تصمیم برای هر نمونه از داده‌های ورودی پیش‌بینی می‌شود. اهمیت یادگیری درخت تصمیم در یادگیری ماشین چیست؟ الگوریتم قابلیت استفاده در مسائل با متغیرهای گسسته و پیوسته را دارد و می تواند با داده های بزرگ نیز کار کند. همچنین، با افزایش اندازه داده های ورودی، قابلیت تصمیم گیری درخت تصمیم بهبود می یابد. به طور کلی، درخت تصمیم به عنوان یک روش سریع و کارآمد برای دسته بندی داده ها در مسائل پیچیده مورد استفاده قرار می گیرد. در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ ما در این آموزش پس از حل چند مثال برای درخت تصمیم، الگوریتم‌های ساختن درخت تصمیم را بررسی می‌کنیم، با ضریب Gini آشنا می‌شویم، به بیش‌برازش ناشی از نویز و هرس کردن می‌پردازیم و در نهایت مزایا و معایب درخت تصمیم را بررسی می ‌کنیم.

فرادرس

فرشید شیرافکن