Речник

Дърво на решенията

Какво е Дърво на решенията?

Дървото на решенията е модел, който представя едно решение като поредица от прости въпроси с отговор „да/не“: всеки клон проверява един признак, а всеки лист дава резултат. В машинното обучение такива дървета се учат автоматично от данни и се използват за класификация или прогнозиране. Основната им сила е прозрачността – например показват защо дадено кредитно искане е отбелязано въз основа на доход, срок и история на плащанията.

Как помага KI.ordo

В потоците на KI.ordo прости пътища на вземане на решения могат да се моделират с блоковете „Условие“ (да/не) и „ИИ решаващ“ (до 8 категории).

Научете повече

Теми

Машинно обучение
Класификация
Прозрачност

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Регресия със случайна гора

Регресията със случайна гора предвижда числови стойности чрез комбиниране на много дървета на решенията. Всяко дърво се обучава върху случайна извадка от данните и случаен избор на признаци; резултатът е средната стойност от прогнозите на всички дървета. Това прави метода по-устойчив и по-малко склонен към свръхнагласяне от отделното дърво. Използва се например за прогнози за продажбите, оценки на цени или потребление на енергия – често като солидна отправна точка за таблични данни.

регресия
ансамблов метод
+1

Градиентно усилване

Градиентното усилване (gradient boosting) е техника на машинното обучение, която комбинира последователно много прости модели – обикновено малки дървета на решенията. Всяко ново дърво се обучава специално да намалява оставащите грешки на предишните. Резултатът са много точни модели за таблични данни, например за кредитен риск, прогнози за продажбите или вероятност за отпадане на клиенти. Известни имплементации са XGBoost, LightGBM и CatBoost; необходима е внимателна настройка, за да се избегне преобучение.

Машинно обучение
Ансамблов метод
+1

Класификатор

Класификаторът е модел или метод, който отнася входните данни към една от няколко предварително определени категории. Класическите варианти като дърветата на решенията или наивния Байес се обучават върху анотирани примери; езиковите модели могат да сортират текстове и въз основа на описание на категориите. Типични приложения са откриването на спам, сортирането на запитвания на клиенти по теми и категоризирането на разписки. Качеството се измерва с метрики като точност, прецизност и обхват.

Класификация
Машинно обучение
+1

Шаблон

Евристики

Евристиките са практически правила или опростени стратегии, които водят до добро, макар и не непременно оптимално решение за разумно време. В информатиката и ИИ те помагат за стесняване на огромни пространства за търсене – например при планиране на маршрути, където разстоянието по права линия до целта служи като приблизителна оценка, или в шаха, където се оценяват позициите. И хората използват евристики в ежедневието и в бизнес решенията, с риск от систематични грешки в мисленето.

Решаване на проблеми
Алгоритми
+1