Machine learningMachine learning

درخت تصمیم منظم شده

یک درخت تصمیم منظم شده، مدلی از درخت تصمیم است که پیچیدگی آن به طور عمدی از طریق هرس کردن، محدودیت‌های عمق، یا جملات جریمه‌ای برای جلوگیری از بیش‌برازش (overfitting) محدود می‌شود. ریشه در چارچوب CART برمن و همکاران (۱۹۸۴) دارد، تنظیم (regularization) رویه رشد حریصانه درخت را به یک مصالحه بین بایاس و واریانس تبدیل می‌کند و مدل‌هایی را تولید می‌کند که نسبت به درختان کاملاً رشد کرده، به داده‌های دیده‌نشده بهتر تعمیم می‌یابند.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
  2. 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

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateRegularized Decision Tree (Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/regularized-decision-tree · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026