Дерево решений и случайный лес — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 10: Строка 10:
 
* Для <tex>v \in V_{лист}</tex> определена метка класса <tex>y_v \in Y</tex>
 
* Для <tex>v \in V_{лист}</tex> определена метка класса <tex>y_v \in Y</tex>
 
}}
 
}}
 +
[[Файл:BinDT1.jpg |300px|thumb|right|Классификация объекта <tex> x \in X </tex> бинарным решающим деревом]]
 +
 +
'''Y''' classify(x):
 +
  <tex>v = v_0</tex>
 +
  '''while''' <tex>v \in V_{внутр}</tex>:
 +
    <tex>v := S_v</tex>(<tex>f_v</tex>(x)) ;
 +
  '''return''' <tex>y_v</tex>
  
 
{{Определение
 
{{Определение
Строка 17: Строка 24:
 
'''Бинарное решающее дерево''' {{---}}  это алгоритм классификации, задающийся бинарным деревом, в котором каждой внутренней вершине <tex> v \in V </tex> приписан предикат <tex> \beta_v : X \rightarrow {0, 1} </tex>, каждой терминальной вершине <tex> v \in V </tex> приписано имя класса <tex> c_v \in Y </tex>. При классификации объекта <tex> x \in X </tex> он проходит по дереву путь от корня до некоторого листа, в соответствии с Алгоритмом 1.5.
 
'''Бинарное решающее дерево''' {{---}}  это алгоритм классификации, задающийся бинарным деревом, в котором каждой внутренней вершине <tex> v \in V </tex> приписан предикат <tex> \beta_v : X \rightarrow {0, 1} </tex>, каждой терминальной вершине <tex> v \in V </tex> приписано имя класса <tex> c_v \in Y </tex>. При классификации объекта <tex> x \in X </tex> он проходит по дереву путь от корня до некоторого листа, в соответствии с Алгоритмом 1.5.
 
}}
 
}}
−
[[Файл:BinDT.jpg |300px|thumb|right|Классификация объекта <tex> x \in X </tex> бинарным решающим деревом]]
 
  
−
'''void''' fix('''int''' i):
 
−
  '''if''' d[i] == b
 
−
    d[i] = 0
 
−
    d[i + 1]++
 
−
  '''if''' d[i + 1] == b - 1:
 
−
    L'[i] = L'[i + 1]
 
−
  '''else'''
 
−
    L'[i] = i + 1
 
  
 
== Основные определения ==
 
== Основные определения ==

Версия 15:48, 20 января 2019

Дерево решений

Определение:
Дерево решений (англ. decision tree, DT) — алгоритм классификации [math]a(x)[/math], задающийся деревом (связным ациклическим графом):
  • Множество вершин [math] V = V_{внутр} \cup V_{лист} [/math], [math]v_0 \in V[/math] — корень дерева
  • Для [math]v \in V_{внутр}[/math] определены функции: [math] f_v : X \rightarrow D_v [/math] и [math] D_v : X \rightarrow V [/math], [math]D_v \lt \infty[/math]
  • Для [math]v \in V_{лист}[/math] определена метка класса [math]y_v \in Y[/math]
Классификация объекта [math] x \in X [/math] бинарным решающим деревом
Y classify(x):
  [math]v = v_0[/math]
  while [math]v \in V_{внутр}[/math]:
    [math]v := S_v[/math]([math]f_v[/math](x)) ;
  return [math]y_v[/math]


Определение:
Бинарное решающее дерево — это алгоритм классификации, задающийся бинарным деревом, в котором каждой внутренней вершине [math] v \in V [/math] приписан предикат [math] \beta_v : X \rightarrow {0, 1} [/math], каждой терминальной вершине [math] v \in V [/math] приписано имя класса [math] c_v \in Y [/math]. При классификации объекта [math] x \in X [/math] он проходит по дереву путь от корня до некоторого листа, в соответствии с Алгоритмом 1.5.


Основные определения

Простейший алгоритм синтеза дерева

Разновидности решающих деревьев

Тип задачи

Критерии ветвления

Критерии останова

Что находится во внутренних вершинах

Что находится в листьях

Передача информации между вершинами

  • (alternating decision tree)

Рецукция решающих деревьев

Оценивание вероятностей

Полужадный синтез

Алгоритмы построения решающих деревьев

Обобщающая способность решающих деревьев

Композиции решающих деревьев

История

Ссылки

Литература

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Дерево_решений_и_случайный_лес&oldid=68577»