Machine learningMachine learning

Regulovaný rozhodovací strom

Regulovaný rozhodovací strom je model rozhodovacieho stromu, ktorého zložitosť je zámerne obmedzená pomocou orezávania, obmedzení hĺbky alebo penalizačných členov, aby sa zabránilo preučeniu. Regularizácia, zakorenená v rámci CART Breimana et al. (1984), premieňa postup chamtivého rastu stromu na kompromis medzi vychýlením a rozptylom, čím sa získajú modely, ktoré lepšie generalizujú na neznáme údaje ako plne narastené stromy.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

ScholarGateRegularized Decision Tree (Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/machine-learning/regularized-decision-tree · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026