Machine learning

Koku lēmumu pieņemšana (Decision Tree)

Koku lēmumu pieņemšana ir interpretējama klasifikācijas un regresijas metode, ko Breimans, Frīdmens, Olšens un Stouns formalizēja savā 1984. gada CART sistēmā un kas ar hierarhiskiem ja-tad noteikumiem sadala datus. Katrs sadalījums novirza novērojumus pa vienu vai otru zaru, līdz lapā tiek nolasīta prognoze.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Koku lēmumu pieņemšana (Decision Tree)

Logistiskā regresija Naive Bayes Random Forest Atbalsta vektoru mašīna…XGBoost Aktīvā mācīšanās lēmumu…AdaBoost Bagging (Bootstrap Aggre…Bayesian Decision Tree Pastiprināšana

+31 more

Avoti

Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. & Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. DOI: 10.1201/9781315139470 ↗

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Decision Tree (CART — Classification and Regression Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.

Logistiskā regresijaPētniecības statistika↔ compare
Naive BayesMašīnmācīšanās↔ compare
Random ForestMašīnmācīšanās↔ compare
Atbalsta vektoru mašīna (klasifikācija)Mašīnmācīšanās↔ compare
XGBoostMašīnmācīšanās↔ compare

Compare side by side →

Uz to atsaucas

Aktīvā mācīšanās lēmumu koks AdaBoost Bagging (Bootstrap Aggregating)Bayesian Decision Tree Pastiprināšana Risinājums, kas balstīts uz gadījumiem (CBR)CatBoost Ensemble Decision Tree Ensemble Gradient Boosting Skaidrojams lēmumu koks Izskaidrojamie papildu koki Skaidrojamais K-Means Skaidrojams K tuvāko kaimiņu algoritms Skaidrojamais LightGBM Skaidrojams Naive Bayes Skaidrojams nejaušs mežs Extra Trees Gradient Boosting Isolation Forest K-tuvākie kaimiņi LightGBM Lineārā regresija (ML)Logistiskā regresija (ML)Daudzvariāciju adaptīvās regresijas šķipsnas (MARS)Naive Bayes Tiešsaistes lēmumu koks Random Forest Regulārizēts lēmumu koks Regulārizēts nejaušais mežs Robust Decision Tree Robust Random Forest Noteikumu indukcija (RIPPER)Pašuzraudzītās lēmumu koku metodes Pašuzraudzības kārtībā apmācīts Random Forest Pusuzraudzīts lēmumu koks Pusuzraudzīta FP-growth SHAP (SHapley Additive exPlanations)Stacking XGBoost

Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →

Lasīt pilno metodes aprakstu

Method map

Avoti

Kā citēt šo lapu

Saistītās metodes

Which method?

Uz to atsaucas