O que é uma árvore de decisão em estatísticas?
O que é uma árvore de decisão em estatísticas?

Vídeo: O que é uma árvore de decisão em estatísticas?

Vídeo: O que é uma árvore de decisão em estatísticas?
Vídeo: Árvores de Decisão - Exemplo completo com construção e cálculo 2024, Dezembro
Anonim

UMA árvore de decisão é um diagrama ou gráfico que as pessoas usam para determinar um curso de ação ou mostrar um estatístico probabilidade. Ela forma o contorno da planta lenhosa com o mesmo nome, geralmente em pé, mas às vezes deitada de lado. Cada ramo do árvore de decisão representa um possível decisão , resultado ou reação.

Conseqüentemente, o que é árvore de decisão e exemplo?

Árvores de decisão são um tipo de aprendizado de máquina supervisionado (ou seja, você explica o que é a entrada e qual é a saída correspondente nos dados de treinamento), onde os dados são continuamente divididos de acordo com um determinado parâmetro. Um exemplo de um árvore de decisão pode ser explicado usando o binário acima árvore.

Além disso, quais são os tipos de árvore de decisão? Árvores de decisão são uma técnica estatística / de aprendizado de máquina para classificação e regressão. Existem muitos tipos de árvores de decisão . Mais popular árvore de decisão algoritmos (ID3, C4. 5, CART) funcionam particionando repetidamente o espaço de entrada ao longo das dimensões que contêm a maior parte das informações.

Além disso, para saber, o que uma árvore de decisão lhe diz?

UMA árvore de decisão é um decisão ferramenta de suporte que usa um árvore -como modelo de decisões e suas possíveis consequências, incluindo resultados de eventos casuais, custos de recursos e utilidade. É uma maneira de exibir um algoritmo que contém apenas instruções de controle condicional.

O que você quer dizer com análise da árvore de decisão?

Definição : O Análise de árvore de decisão é uma representação esquemática de vários decisões seguido por diferentes chances de ocorrência. Atribuir valor a cada decisão ponto equivalente ao VPL da alternativa selecionada.

Recomendado: