Глибина дерева рішень

Оскільки алгоритм дерева рішень розділяється на атрибут на кожному кроці, максимальна глибина дерева рішень дорівнює кількості атрибутів даних. Це правильно?

classification cart

— Qwerto
джерело

Ні, тому що дані можуть бути розділені на один і той же атрибут кілька разів. І ця характеристика дерев рішень важлива, оскільки дозволяє їм фіксувати нелінійності в окремих ознаках.

Редагувати: На підтримку точки, наведеної вище, ось перше я створене дерево регресії. Зауважте, що летюча кислотність та алкоголь з’являються кілька разів:

— mkt - Відновлення Моніки
джерело

Не розумію, чому тебе прихильнили, але я знову збалансував це (+1);)

— Firebug

Я твердо переконаний, що інвалідні події іноді трапляються випадковим чином, незалежно від якості допису. Нам просто потрібно звикнути до цього і не витрачати час на роздуми над особливими породами.

— Бернхард

@mkt, якщо вам здається, що ви бажаєте знову редагувати, ви можете додати, що зазвичай дерево рішень припиняє створювати нові гілки, коли досягається заздалегідь заданий рівень чистоти, вузол має менше визначеної кількості елементів, або розкол вузла призведе до до нового вузла з меншою, ніж визначена кількість елементів. Ці причини можуть легко призвести до того, що атрибут взагалі не використовується.

— meh

+1, але цей сюжет залишає бажати кращого. Яку галузь представляє yes, наприклад? Це може допомогти опублікувати набір даних і код, якщо це можливо.

— gung - Відновити Моніку

Що я маю на увазі, це, припустимо, alcohol = 10.50(тобто alcohol < 10.53), ви потім продовжуєте вправо або вліво гілку дерева?

— gung - Відновіть Моніку