HyperAI

شجرة القرار أحادية المتغير

شجرة القرار أحادية المتغيريشير إلى قرار بمتغير واحد فقط، أي أنه في كل مرة يتم فيها تقسيم عقدة، سيتم تحديد ميزة واحدة فقط في مجموعة الميزات. يشير هذا إلى وجود أجزاء متعددة في حدود تصنيف شجرة القرار، والتي تتكون من عدة أجزاء موازية لمحور الإحداثيات.

تؤدي خوارزمية شجرة القرار أحادية المتغير إلى حجم شجرة كبير وقواعد معقدة وصعوبة في الفهم، لذلك يتم استخدام شجرة القرار متعددة المتغيرات بشكل عام لحل المشكلة.

على عكس أشجار القرار أحادية المتغير، فإن تعلم أشجار القرار المتعددة المتغيرات لا يهدف إلى العثور على السمة المثالية لكل عقدة غير عقدة، بل إلى محاولة بناء مصنف خطي مناسب.

المصطلحات ذات الصلة: شجرة القرار، شجرة القرار المتعددة المتغيرات

مراجع

【1】http://bealin.github.io/2017/02/27/سلسلة التعلم الآلي—5-شجرة القرار/

【2】http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=26283084&flag=1