의사 결정 트리의 깊이


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의사 결정 트리 알고리즘은 모든 단계에서 속성으로 분할되므로 의사 결정 트리의 최대 깊이는 데이터의 속성 수와 같습니다. 이 올바른지?

답변:


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데이터는 동일한 속성에서 여러 번 나눌 수 있기 때문입니다. 그리고 의사 결정 트리의 이러한 특성은 개별 특성에서 비선형 성을 캡처 할 수 있기 때문에 중요합니다.

편집 : 위의 포인트를 지원하기 위해 내가 만든 첫 번째 회귀 트리가 있습니다. 휘발성 산도와 알코올은 여러 번 나타납니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오


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왜 당신이 다운 보트를 받았는지 모르지만 다시 균형을 맞췄습니다. (+1);)
Firebug

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저는 게시의 품질과 상관없이 우연히 우연히 무작위 투표가 발생한다는 강한 신자입니다. 우리는 단지 그것에 익숙해 져야하고, 단수의 다운 보트에 대해 너무 많이 생각하면서 시간을 낭비하지 않아도됩니다.
Bernhard

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@mkt 다시 편집하고 싶다면, 사전에 지정된 순도 레벨에 도달하거나 노드에 지정된 수보다 적은 수의 요소가 있거나 노드의 분할로 인해 의사 결정 트리가 새 분기 작성을 중지한다는 점을 추가 할 수 있습니다 지정된 수보다 적은 수의 요소를 가진 새 노드에. 이러한 이유로 인해 속성이 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.
meh

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+1이지만이 플롯은 원하는 것을 남깁니다. yes예를 들어 어느 지점을 나타 냅 니까? 가능한 경우 데이터 세트 및 코드를 게시하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
gung-모니 티 복원

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내가 의미하는 바는 alcohol = 10.50(즉, alcohol < 10.53) 나무의 오른쪽 또는 왼쪽 가지 아래로 진행합니까?
gung-모니 티 복원
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