Regulovaný rozhodovací strom
Regulovaný rozhodovací strom je model rozhodovacího stromu, jehož složitost je záměrně omezena prořezáváním, omezením hloubky nebo penalizačními členy, aby se zabránilo přeučení. Regularizace, zakořeněná v rámci CART Breimana et al. (1984), převádí chamtivý postup růstu stromu na kompromis mezi vychýlením a rozptylem, což vede k modelům, které lépe generalizují na neviděná data než plně narostlé stromy.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- ZesilováníStrojové učení↔ compare
- Rozhodovací stromStrojové učení↔ compare
- Extra TreesStrojové učení↔ compare
- Random ForestStrojové učení↔ compare
- Regularizované lineární regreseStrojové učení↔ compare
- Regularizovaný náhodný lesStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →