Amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish» kafedrasi

Qarorlar daraxti algoritmlarining mosligi.
Mavjud adabiyotlarni o'rganish shuni ko'rsatadi eng koʻp qoʻllaniladigan qarorlar daraxti algoritmlari qatoriga Iterativ Dichotomizer3 (ID3) algoritmi, C4.5 algoritmi, Chi-kvadratli avtomatik interaktiv detektor (CHAID) algoritmi va Tasniflash va regressiya daraxti (CART) algoritmi kiradi. Ushbu algoritmlar orasida ba'zi farqlar mavjud, ulardan biri har xil turdagi ma'lumotlarni modellashtirish qobiliyatidir. Ma'lumotlar to'plami har xil turdagi ma'lumotlar, masalan, toifali ma'lumotlar, raqamli ma'lumotlar yoki ikkalasining kombinatsiyasi bilan tuzilishi mumkinligi sababli, ma'lumotlar to'plamida ishlatiladigan ma'lum turdagi ma'lumotlarni qo'llab-quvvatlaydigan tegishli qarorlar daraxti algoritmidan foydalanishga ehtiyoj bor. Yuqorida sanab o'tilgan barcha algoritmlar toifali ma'lumotlarni modellashtirishni qo'llab-quvvatlashi mumkin, faqat C4.5 algoritmi va CART algoritmi raqamli ma'lumotlarni modellashtirish uchun ishlatilishi mumkin (1-jadvalga qarang).
Bu farq, shuningdek, tegishli qaror daraxti algoritmini tanlash uchun ko'rsatma sifatida ishlatilishi mumkin. Ushbu algoritmlarning yana bir farqi, ayniqsa, daraxt o'sishi va daraxtlarni kesish bosqichlarida modelni ishlab chiqish jarayonidir. Birinchisi nuqtai nazaridan, ID3 va C4.5 algoritmlari daraxt modelini kerak bo'lganda shuncha ko'p qismlarga ajratadi, CART algoritmi esa faqat ikkilik bo'linishlarni qo'llab-quvvatlaydi. Ikkinchisiga kelsak, C4.5 va CART algoritmlarida joylashgan kesish mexanizmlari ahamiyatsiz tugunlar va novdalarni olib tashlashni qo'llab-quvvatlaydi, ammo CHAID algoritmi o'quv ma'lumotlaridan ortiqcha foydalanishdan oldin daraxt o'sishi jarayoniga to'sqinlik qiladi (1-jadvalga qarang). ayniqsa, daraxt o'sishi va daraxtlarni kesish bosqichlarida. Birinchisi nuqtai nazaridan, ID3 va C4.5 algoritmlari daraxt modelini kerak bo'lganda shuncha ko'p qismlarga ajratadi, CART algoritmi esa faqat ikkilik bo'linishlarni qo'llab-quvvatlaydi. Ikkinchisiga kelsak, C4.5 va CART algoritmlarida joylashgan kesish mexanizmlari ahamiyatsiz tugunlar va novdalarni olib tashlashni qo'llab-quvvatlaydi, ammo CHAID algoritmi o'quv ma'lumotlaridan ortiqcha foydalanishdan oldin daraxt o'sishi jarayoniga to'sqinlik qiladi (1-jadvalga qarang). ayniqsa, daraxt o'sishi va daraxtlarni kesish bosqichlarida. Birinchisi nuqtai nazaridan, ID3 va C4.5 algoritmlari daraxt modelini kerak bo'lganda shuncha ko'p qismlarga ajratadi, CART algoritmi esa faqat ikkilik bo'linishlarni qo'llab-quvvatlaydi. Ikkinchisiga kelsak, C4.5 va CART algoritmlarida joylashgan kesish mexanizmlari ahamiyatsiz tugunlar va novdalarni olib tashlashni qo'llab-quvvatlaydi, ammo CHAID algoritmi o'quv ma'lumotlaridan ortiqcha foydalanishdan oldin daraxt o'sishi jarayoniga to'sqinlik qiladi (1-jadvalga qarang).
FOYDALANISH.
Qaror daraxtlari eng keng tarqalgan tasniflash va bashorat qilish vositalaridan biridir. Buning sababi, qarorlar daraxti tomonidan topilgan bilimlar erarxik tuzilmada tasvirlangan bo'lib, ular yordamida kashf etilgan bilimlar ma'lumotlarni qazib olish bo'yicha mutaxassis bo'lmasa ham, odamlar tomonidan osongina tushunilishi mumkin (Chang va boshq., 2007). Mavjud qarorlar daraxti algoritmlari yordamida qarorlar daraxti modeli bir necha usullar bilan yaratilishi mumkin. Bunday algoritmlarni samarali qo'llash uchun qarorlar daraxti modelini yaratish jarayonlari haqida to'liq tushunchaga ega bo'lish va foydalanilgan qarorlar daraxti algoritmlarining mosligini aniqlash kerak. Ushbu muammolar quyidagi kichik bo'limlarda tasvirlangan.
Mashinani o'rganishda biz tasniflash, ajratishni tushunish va raqamli chiqish yoki regressiyaga erishish uchun qaror daraxtlaridan foydalanamiz. Avtomatlashtirilgan jarayonda biz ma'lumotlarning atributlari asosida qaror qabul qilish va tarmoqlanishning haqiqiy jarayonini amalga oshirish uchun algoritmlar va vositalar to'plamidan foydalanamiz.