निर्णय पेड़ों में निरंतर चर के लिए एक विभाजन बिंदु कैसे चुना जाता है?

Question

मेरे पास निर्णय पेड़ों से संबंधित दो प्रश्न हैं:

1. यदि हमारे पास एक निरंतर विशेषता है, तो हम विभाजन मूल्य कैसे चुनते हैं?

   उदाहरण: आयु = (20,29,50,40 ....)

2. कल्पना कीजिए कि हमारे पास एक निरंतर विशेषता जिसमें मान हैं । मैं एक एल्गोरिथ्म कि विभाजन बिंदु पाता है कैसे लिख सकते हैं , क्रम में है कि जब हम विभाजित द्वारा , हम के लिए एक न्यूनतम लाभ है ?$f$$R$$v$$f$$v$$f>v$

Answer 1

विभाजन बिंदु के साथ आने के लिए, मूल्यों को क्रमबद्ध किया जाता है, और आस-पास के मूल्यों के बीच के मध्य-बिंदुओं का मूल्यांकन कुछ मीट्रिक के संदर्भ में किया जाता है, आमतौर पर जानकारी हासिल या गनी अशुद्धता। आपके उदाहरण के लिए, हम कहते हैं कि हमारे पास चार उदाहरण हैं और आयु चर के मान हैं । मूल्यों बीच के मध्य बिंदुओं का मूल्यांकन किया जाता है, और जो भी विभाजन प्रशिक्षण डेटा पर सबसे अच्छी जानकारी प्राप्त करता है (या जो भी मीट्रिक आप उपयोग कर रहे हैं) का उपयोग किया जाता है।( 24.5 , 34.5 , 45 $(20, 29, 40, 50)$$(24.5, 34.5, 45)$

आप केवल अलग-अलग वर्गों के उदाहरणों के बीच झूठ बोलने वाले विभाजन बिंदुओं की जांच करके कुछ गणना समय बचा सकते हैं, क्योंकि केवल ये विभाजन सूचना लाभ के लिए इष्टतम हो सकते हैं।

Comments

@timleathart ओपी आर में कार्यान्वयन "चम्मच खिलाया" होने की उम्मीद कर रहा है। मुझे आश्चर्य है कि आर कार्यान्वयन के संदर्भ में ओपी ने अब तक क्या कोशिश की है? कैसे के बारे में "कुछ प्रयास दिखा", ओपी?

— एमएनएम

@timleathart लेकिन सामान्य रूप से एक जिम्मेदार f के लिए हम विभाजन v को चुनते हैं जो f> v के लिए सबसे बड़ी सूचना लाभ देता है, लेकिन यहाँ उस प्रश्न को देखें जो उन्होंने न्यूनतम लाभ के लिए पूछा था।

— वालिद बेलहरिया

@timleathart, क्या आप अधिक समझा सकते हैं? मुझे इस तरह के विभाजन की पहचान करने और जानकारी हासिल करने के लिए सबसे अच्छा तरीका जानने की जरूरत है। कहते हैं कि एक चर में बहुत भिन्नता है और अन्य लगभग स्थिर है। ऐसे कितने विभाजन होने चाहिए?

— अर्पित सिसोदिया

@timeleathart, उर उत्तर का विस्तार करते हुए, मानों (20,21,22,23, 45,67,80) होने पर इस विभाजन को अनुकूलित नहीं किया जाएगा। यहाँ अधिकतम पुनरावृत्ति के लिए न्यूनतम उपयोग नहीं किया जा सकता है? कृपया मुझे सही करें अगर मैं अपनी धारणा में गलत हूं :)

— अर्पित सिसोदिया

यह मेरे भ्रम को स्पष्ट करता है!

— जिंहुआ वांग