Glosář

Rozhodovací strom

Co je Rozhodovací strom?

Rozhodovací strom je model, který znázorňuje rozhodnutí jako posloupnost jednoduchých otázek ano/ne: každá větev testuje jeden rys a každý list udává výsledek. Ve strojovém učení se takové stromy učí automaticky z dat a používají se ke klasifikaci nebo predikci. Jejich hlavní předností je transparentnost – například ukazují, proč byla žádost o úvěr označena na základě příjmu, délky splácení a platební historie.

Jak pomáhá KI.ordo

V postupech KI.ordo lze jednoduché rozhodovací cesty modelovat pomocí bloků „Podmínka“ (ano/ne) a „AI rozhodovač“ (až 8 kategorií).

Zjistit více

Témata

Strojové učení
Vyhodnocení
Transparentnost

Vyzkoušet KI.ordo

Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.

Spustit demo

← Všechny pojmy

Související pojmy

Regrese náhodným lesem

Regrese náhodným lesem předpovídá číselné hodnoty kombinací mnoha rozhodovacích stromů. Každý strom se trénuje na náhodném vzorku dat a náhodném výběru příznaků; výsledkem je průměr předpovědí všech stromů. Metoda je díky tomu robustnější a méně náchylná k přeučení než jediný strom. Používá se například pro předpovědi prodeje, odhady cen nebo poptávky po energii – často jako solidní výchozí bod pro tabulková data.

regrese
souborová metoda
+1

gradient boosting

Gradient boosting je technika strojového učení, která za sebou kombinuje mnoho jednoduchých modelů – obvykle malých rozhodovacích stromů. Každý nový strom se trénuje specificky tak, aby snižoval zbývající chyby předchozích. Výsledkem jsou vysoce přesné modely pro tabulková data, například pro úvěrové riziko, prognózy prodeje nebo pravděpodobnost odchodu zákazníka. Známými implementacemi jsou XGBoost, LightGBM a CatBoost; aby se předešlo přeučení, je třeba pečlivé ladění.

Strojové učení
ensemble metoda
+1

Klasifikátor

Klasifikátor je model nebo metoda, která přiřazuje vstupy do jedné z několika předem definovaných kategorií. Klasické varianty, například rozhodovací stromy nebo naivní Bayes, se trénují na označených příkladech; jazykové modely mohou texty třídit také na základě popisu kategorií. Typickým využitím je rozpoznávání spamu, třídění zákaznických dotazů podle témat a kategorizace účtenek. Kvalita se měří metrikami, jako jsou správnost, přesnost a úplnost.

Vyhodnocení
Strojové učení
+1

Šablona

Heuristiky

Heuristiky jsou praktická pravidla nebo zjednodušené strategie, které v rozumném čase vedou k dobrému, i když ne zaručeně optimálnímu řešení. V informatice a AI pomáhají zúžit obrovské prostory hledání – například při plánování trasy, kde jako odhad slouží vzdušná vzdálenost k cíli, nebo v šachu, kde se hodnotí pozice. Heuristiky používají lidé i v každodenním a podnikatelském rozhodování, s rizikem systematických chyb v myšlení.

řešení problémů
algoritmy
+1