پاورپوینت یادگیری درخت تصمیم در43 اسلاید قابل ویرایش رشته مهندسی کامپیوتر در زیر میتوانید چند اسلاید به همراه سرفصل مطالب را مطالعه کنید
یادگیری درخت تصمیم یک مجموعه از الگوریتمهای یادگیری ماشین است که به طور عمده در طبقه بندی آماری استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها در دسته بندی داده ها بر اساس ویژگی های آماری و اطلاعاتی عمل می‌کنند. درخت های تصمیم معمولاً با استفاده از معیارهایی مانند آنتروپی ساخته می‌شوند تا دقت و کارایی در تصمیم گیری بهبود یابد.
درخت تصمیم
درختها درهوش مصنوعی برای نمایش مفاهیم مختلفی نظیر ساختار جملات، معادلات، حالات بازی، و غیره استفاده میشود.
lیادگیری درخت تصمیم روشی برای تقریب توابع هدف با مقادیر گسسته است. این روش نسبت به نویز داده هامقاوم بوده وقادر است ترکیب فصلی گزاره های عطفی را یاد بگیرد.
lاین روش جزو مشهورترین الگوریتمهای یادگیری استقرائی است که بصورت موفقیت آمیزی در کاربردهای مختلف بکار گرفته شده است.
فهرست مطالب
مقدمه
درخت تصمیم
مثالی از یک درخت تصمیم
کاربردها
ویژگی های درخت تصمیم
نحوه نمایش درخت تصمیم
الگوریتم یادگیری درخت تصمیم
ایده اصلی ID3
بایاس درخت تصمیم
الگوریتم ID3
نحوه ساختن درخت
معیار کمی اندازه گیری یک ویژگی کدام است؟
آنتروپی
آنتروپی برای دسته بندی های غیر بولی
بهره اطلاعات
دلایل بروز Overfitting
پرهیز از Overfitting
هرس کردن درخت به روش Reduced Error Pruning
سایر معیارهای انتخاب ویژگی برای درخت
معیار نسبت بهره یا gain ratio
ویژگی هائی با هزینه متفاوت
دیدگاه خود را ثبت کنید