Päätöspuu
Päätöspuu on tulkittava luokittelu- ja regressiomenetelmä, jonka Breiman, Friedman, Olshen ja Stone formalisoivat vuoden 1984 CART-viitekehyksessään. Se jakaa aineiston hierarkkisilla jos-niin-säännöillä. Jokainen jako lähettää havaintoja jompaankumpaan haaraan, kunnes lehtisolmusta luetaan ennuste.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
Lähteet
- Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. & Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. DOI: 10.1201/9781315139470 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 1). Decision Tree (CART — Classification and Regression Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/machine-learning/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.
- Logistinen regressioTutkimuksen tilastomenetelmät↔ compare
- Naive BayesKoneoppiminen↔ compare
- Random ForestKoneoppiminen↔ compare
- Tukivektorikone (luokittelu)Koneoppiminen↔ compare
- XGBoostKoneoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →