নিয়ন্ত্রিত সিদ্ধান্ত বৃক্ষ
একটি নিয়ন্ত্রিত সিদ্ধান্ত বৃক্ষ হলো একটি সিদ্ধান্ত বৃক্ষ মডেল যার জটিলতা ইচ্ছাকৃতভাবে ছাঁটাই (pruning), গভীরতার সীমাবদ্ধতা, বা পেনাল্টি টার্মের মাধ্যমে সীমিত করা হয় যাতে ওভারফিটিং প্রতিরোধ করা যায়। ব্রেমান এট আল. (১৯৮৪) এর CART কাঠামোর উপর ভিত্তি করে, নিয়ন্ত্রণ (regularization) একটি লোভী বৃক্ষ-বৃদ্ধির প্রক্রিয়াকে বায়াস-ভ্যারিয়েন্স ট্রেডঅফে রূপান্তরিত করে, যা সম্পূর্ণভাবে বর্ধিত বৃক্ষের চেয়ে অজানা ডেটাতে ভালভাবে সাধারণীকরণকারী মডেল তৈরি করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
- Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- Extra Treesযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত রৈখিক নির্ভরণ (Regularized Linear Regression)যন্ত্র শিখন↔ compare
- রেগুলারাইজড র্যান্ডম ফরেস্টযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →