Słownik pojęć

Drzewo decyzyjne

Czym jest Drzewo decyzyjne?

Drzewo decyzyjne to model, który przedstawia decyzję jako ciąg prostych pytań tak/nie: każda gałąź sprawdza jedną cechę, a każdy liść podaje wynik. W uczeniu maszynowym takie drzewa są uczone automatycznie na podstawie danych i wykorzystywane do klasyfikacji lub prognozowania. Ich główną zaletą jest przejrzystość – na przykład pokazują, dlaczego wniosek kredytowy został oznaczony na podstawie dochodu, okresu kredytowania i historii spłat.

Jak pomaga KI.ordo

W przepływach KI.ordo proste ścieżki decyzyjne można zamodelować za pomocą bloków „Warunek” (tak/nie) i „Decydent AI” (do 8 kategorii).

Dowiedz się więcej

Tematy

Uczenie maszynowe
Klasyfikacja
Przejrzystość

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Regresja lasu losowego

Regresja lasu losowego przewiduje wartości liczbowe, łącząc wiele drzew decyzyjnych. Każde drzewo jest trenowane na losowej próbce danych i losowym wyborze cech; wynikiem jest średnia przewidywań wszystkich drzew. Dzięki temu metoda jest bardziej odporna i mniej podatna na przeuczenie niż pojedyncze drzewo. Stosuje się ją na przykład do prognoz sprzedaży, szacowania cen lub zapotrzebowania na energię – często jako solidny punkt wyjścia dla danych tabelarycznych.

regresja
metoda zespołowa
+1

wzmacnianie gradientowe

Wzmacnianie gradientowe (gradient boosting) to technika uczenia maszynowego, która łączy wiele prostych modeli – zwykle małych drzew decyzyjnych – jeden po drugim. Każde nowe drzewo jest trenowane specjalnie po to, by zmniejszyć pozostałe błędy poprzednich. Efektem są bardzo dokładne modele dla danych tabelarycznych, na przykład do oceny ryzyka kredytowego, prognoz sprzedaży czy prawdopodobieństwa odejścia klienta. Znane implementacje to XGBoost, LightGBM i CatBoost; konieczne jest staranne dostrajanie, aby uniknąć przeuczenia.

Uczenie maszynowe
metoda zespołowa
+1

Klasyfikator

Klasyfikator to model lub metoda, która przypisuje dane wejściowe do jednej z kilku z góry określonych kategorii. Klasyczne warianty, takie jak drzewa decyzyjne czy naiwny klasyfikator bayesowski, są trenowane na oznaczonych przykładach; modele językowe mogą też sortować teksty na podstawie opisu kategorii. Typowe zastosowania to wykrywanie spamu, sortowanie zapytań klientów według tematu i kategoryzowanie rachunków. Jakość mierzy się metrykami takimi jak dokładność, precyzja i czułość.

Klasyfikacja
Uczenie maszynowe
+1

Szablon

Heurystyki

Heurystyki to reguły kciuka lub uproszczone strategie, które prowadzą do dobrego, choć niekoniecznie optymalnego rozwiązania w rozsądnym czasie. W informatyce i AI pomagają zawężać ogromne przestrzenie poszukiwań – na przykład w planowaniu trasy, gdzie odległość w linii prostej do celu służy za oszacowanie, albo w szachach, gdzie ocenia się pozycje. Ludzie stosują heurystyki także w codziennych i biznesowych decyzjach, co niesie ryzyko systematycznych błędów w myśleniu.

rozwiązywanie problemów
algorytmy
+1