Деревья решений и нестандартный подход
Деревья решений являются
одним из наиболее эффективных инструментов
интеллектуального анализа данных и
предсказательной аналитики, которые
позволяют решать задачи классификации и регрессии.
Мне часто в снах показывали лес и я принимала их за определенную информацию, которую нужно было понять. Каждое дерево это набор - ствол что то типа договора ( опля))) чихнула два раза - это знак верного подхода), есть ещё и листья и ветки и т.д.
К моему пробуждению я видела сегодня съезжающий по снегу красный ковёр с молодой женщиной. Дверь, из которой выпрыгнул ковер с наездницей была уже закрыта. Мое внимание было приковано, каким образом происходит съемка - я с кем то двигались спиной вперед на движущемся предмете. Его я не видела.
Красный на белом и что то молодое - свежее и новое.
Вчера закончила смотреть сериал «За гранью» про две параллельные Вселенные, портал между которыми нужно было закрыть, чтобы они не разрушились. Концовка заключала в себя факт - как бы ты не планировал, все равно происходит по другому. И - если один спланировал, то план другого могут не принять и как бы он не уговаривал использовать его план, исполняться будет тот, который подошёл. Участники не могут знать, чей план подходит.
Это на заметку.
Мне вчера сказали, что окружающее меня я использую в качестве оракула. Мне это понравилось. Это значит иметь волю над окружающим и можно вспомнить, как этим управлять.
Возможно, поэтому меня тянет пересматривать сериал про математичку Швабру, чтобы услышать пропущенное при первых просмотрах. И да, сегодня я услышала про древо решений.
«Поскольку правила в деревьях решений получаются путём обобщения множества отдельных наблюдений (обучающих примеров), описывающих предметную область, то по аналогии с соответствующим методом логического вывода их называют индуктивными правилами, а сам процесс обучения - индукцией деревьев решений.»
Собственно, само дерево решений - это метод представления решающих правил в иерархической структуре, состоящей из элементов двух типов - узлов (node) и листьев (leaf). В узлах находятся решающие правила и производится проверка соответствия примеров этому правилу по какому-либо атрибуту обучающего множества.
В простейшем случае, в результате проверки, множество примеров, попавших в узел, разбивается на два подмножества, в одно из которых попадают примеры, удовлетворяющие правилу, а в другое - не удовлетворяющие.
Затем к каждому подмножеству вновь применяется правило и процедура рекурсивно повторяется пока не будет достигнуто некоторое условие остановки алгоритма. В результате в последнем узле проверка и разбиение не производится и он объявляется листом. Лист определяет решение для каждого попавшего в него примера. Для дерева классификации - это класс, ассоциируемый с узлом, а для дерева регрессии - соответствующий листу модальный интервал целевой переменной.
Таким образом, в отличие от узла, в листе содержится не правило, а подмножество объектов, удовлетворяющих всем правилам ветви, которая заканчивается данным листом.
Очевидно, чтобы попасть в лист, пример должен удовлетворять всем правилам, лежащим на пути к этому листу. Поскольку путь в дереве к каждому листу единственный, то и каждый пример может попасть только в один лист, что обеспечивает единственность решения.
Модули для построения и исследования деревьев решений входят в состав большинства аналитических платформ. Они являются удобным инструментом в системах поддержки принятия решений и интеллектуального анализа данных.
Деревья решений успешно применяются на практике в следующих областях:
Банковское дело. Оценка кредитоспособности клиентов банка при выдаче кредитов.
Промышленность. Контроль за качеством продукции (выявление дефектов), испытания без разрушений (например, проверка качества сварки) и т.д.
Медицина. Диагностика заболеваний.
Молекулярная биология. Анализ строения аминокислот.
Торговля. Классификация клиентов и товаров.
Это далеко не полный список областей где можно использовать деревья решений. Вместе с анализом данных деревья решений постоянно расширяют круг своего использования, становясь важным инструментом управления бизнес-процессами и поддержки принятия решений.
А что было до этого.
одним из наиболее эффективных инструментов
интеллектуального анализа данных и
предсказательной аналитики, которые
позволяют решать задачи классификации и регрессии.
Мне часто в снах показывали лес и я принимала их за определенную информацию, которую нужно было понять. Каждое дерево это набор - ствол что то типа договора ( опля))) чихнула два раза - это знак верного подхода), есть ещё и листья и ветки и т.д.
К моему пробуждению я видела сегодня съезжающий по снегу красный ковёр с молодой женщиной. Дверь, из которой выпрыгнул ковер с наездницей была уже закрыта. Мое внимание было приковано, каким образом происходит съемка - я с кем то двигались спиной вперед на движущемся предмете. Его я не видела.
Красный на белом и что то молодое - свежее и новое.
Вчера закончила смотреть сериал «За гранью» про две параллельные Вселенные, портал между которыми нужно было закрыть, чтобы они не разрушились. Концовка заключала в себя факт - как бы ты не планировал, все равно происходит по другому. И - если один спланировал, то план другого могут не принять и как бы он не уговаривал использовать его план, исполняться будет тот, который подошёл. Участники не могут знать, чей план подходит.
Это на заметку.
Мне вчера сказали, что окружающее меня я использую в качестве оракула. Мне это понравилось. Это значит иметь волю над окружающим и можно вспомнить, как этим управлять.
Возможно, поэтому меня тянет пересматривать сериал про математичку Швабру, чтобы услышать пропущенное при первых просмотрах. И да, сегодня я услышала про древо решений.
«Поскольку правила в деревьях решений получаются путём обобщения множества отдельных наблюдений (обучающих примеров), описывающих предметную область, то по аналогии с соответствующим методом логического вывода их называют индуктивными правилами, а сам процесс обучения - индукцией деревьев решений.»
Собственно, само дерево решений - это метод представления решающих правил в иерархической структуре, состоящей из элементов двух типов - узлов (node) и листьев (leaf). В узлах находятся решающие правила и производится проверка соответствия примеров этому правилу по какому-либо атрибуту обучающего множества.
В простейшем случае, в результате проверки, множество примеров, попавших в узел, разбивается на два подмножества, в одно из которых попадают примеры, удовлетворяющие правилу, а в другое - не удовлетворяющие.
Затем к каждому подмножеству вновь применяется правило и процедура рекурсивно повторяется пока не будет достигнуто некоторое условие остановки алгоритма. В результате в последнем узле проверка и разбиение не производится и он объявляется листом. Лист определяет решение для каждого попавшего в него примера. Для дерева классификации - это класс, ассоциируемый с узлом, а для дерева регрессии - соответствующий листу модальный интервал целевой переменной.
Таким образом, в отличие от узла, в листе содержится не правило, а подмножество объектов, удовлетворяющих всем правилам ветви, которая заканчивается данным листом.
Очевидно, чтобы попасть в лист, пример должен удовлетворять всем правилам, лежащим на пути к этому листу. Поскольку путь в дереве к каждому листу единственный, то и каждый пример может попасть только в один лист, что обеспечивает единственность решения.
Модули для построения и исследования деревьев решений входят в состав большинства аналитических платформ. Они являются удобным инструментом в системах поддержки принятия решений и интеллектуального анализа данных.
Деревья решений успешно применяются на практике в следующих областях:
Банковское дело. Оценка кредитоспособности клиентов банка при выдаче кредитов.
Промышленность. Контроль за качеством продукции (выявление дефектов), испытания без разрушений (например, проверка качества сварки) и т.д.
Медицина. Диагностика заболеваний.
Молекулярная биология. Анализ строения аминокислот.
Торговля. Классификация клиентов и товаров.
Это далеко не полный список областей где можно использовать деревья решений. Вместе с анализом данных деревья решений постоянно расширяют круг своего использования, становясь важным инструментом управления бизнес-процессами и поддержки принятия решений.
А что было до этого.