Machine learningMachine learning
עץ החלטה ללמידה אקטיבית
למידה אקטיבית עם עץ החלטה משלבת את המבנה הפרשני של עץ בסגנון CART עם אסטרטגיית שאילתה הבוחרת את הדוגמאות הלא מתויגות האינפורמטיביות ביותר לצורך תיוג אנושי. המודל מבקש באופן איטרטיבי תיוגים רק עבור דוגמאות שהוא הכי לא בטוח לגביהן, תוך מזעור עלות התיוג ומקסום דיוק הסיווג על נתונים טבלאיים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth & Brooks. ISBN: 978-0-412-04841-8
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Decision Tree Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/active-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.
- למידה פעילהלמידת מכונה↔ compare
- למידה פעילה עם רגרסיה לוגיסטיתלמידת מכונה↔ compare
- עץ החלטהלמידת מכונה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- עץ החלטה סמי-מפוקחלמידת מכונה↔ compare