Machine learning
ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) เป็นวิธีการจำแนกประเภทและการถดถอยที่สามารถตีความได้ ซึ่งได้รับการจัดรูปแบบโดย Breiman, Friedman, Olshen และ Stone ในกรอบการทำงาน CART ปี 1984 โดยแบ่งข้อมูลด้วยกฎ if-then แบบลำดับชั้น แต่ละการแบ่งจะส่งการสังเกตลงไปตามกิ่งก้านสาขาหนึ่งหรืออีกกิ่งหนึ่งจนกว่าจะได้ค่าการทำนายจากใบ (leaf)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
แหล่งอ้างอิง
- Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. & Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. DOI: 10.1201/9781315139470 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Decision Tree (CART — Classification and Regression Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การถดถอยโลจิสติกสถิติการวิจัย↔ compare
- Naive Bayesการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- Random Forestการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- Support Vector Machineการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- XGBoostการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
Active Learning Decision TreeAdaBoostBagging (Bootstrap Aggregating)ต้นไม้ตัดสินใจแบบเบย์ (Bayesian Decision Tree)BoostingCase-Based Reasoning (CBR)CatBoostEnsemble Decision TreeGradient Boostingผังการตัดสินใจที่อธิบายได้Explainable Extra TreesExplainable K-MeansExplainable K-Nearest NeighborsLightGBM ที่อธิบายได้Explainable Naive Bayesฟอเรสต์สุ่มที่อธิบายได้Extra Treesการเสริมกำลังไล่ระดับIsolation ForestK-Nearest Neighborsไลท์จีบีเอ็มการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) (ML)การถดถอยโลจิสติก (ML)การถดถอยแบบปรับตัวหลายตัวแปร (MARS)Naive Bayesแผนภูมิตัดสินใจแบบออนไลน์Random ForestRegularized Decision TreeRegularized Random Forestต้นไม้ตัดสินใจแบบทนทานRandom Forest ที่ทนทานการเรียนรู้กฎ (RIPPER)แผนภูมิตัดสินใจแบบเรียนรู้ด้วยตนเองSelf-supervised Random Forestต้นไม้ตัดสินใจแบบกึ่งกำกับดูแล (Semi-supervised Decision Tree)FP-growth แบบกึ่งมีผู้สอนSHAP (SHapley Additive exPlanations)การซ้อนทับXGBoost