Решающее дерево

Cтраница 2

Мы получаем ответ да или нет, но не получаем решающее дерево. Можно было бы восстановить решающее дерево при помощи трассировки программы, но такой способ неудобен, да его и недостаточно, если мы хотим иметь возможность явно обратиться к решающему дереву как к объекту программы. [16]

Получение оценки Н трудности задач И / ИЛИ-графа. [17]

Будет полезным определить стоимость вершины И / ИЛИ-графа как стоимость оптимального решающего дерева для этой вершины. Стоимость вершины, определенная таким образом, соответствует трудности соответствующей задачи. [18]

Одной из широко распространенных моделей для представления результатов распознавания является модель решающего дерева. Известен целый ряд модификаций для таких моделей. Так, в [13.8] рассмотрен алгоритм построения дерева решений на основе меры близости распознающих признаков и целевого признака. Работа [13.9] приводит алгоритмы построения дерева решений по примерам на основе идеи метода ближайшего соседа. В [13.10, 13.4] дается сравнение различных способов построения решающих деревьев и обсуждается эффективность этих методов. [19]

В результате процесс поиска не успевает осознать, что А - это тоже целевая вершина и что порождено решающее дерево. Вместо этого происходит переключение активности на конкурирующую альтернативу с. Теперь процесс поиска обнаруживает, что найдено решающее дерево ( включающее в себя целевые вершины h и g), на чем поиск заканчивается. [20]

Эксперименты, проведенные Мингером, показывают, что использование алгоритма Reduce приводит к значительному уменьшению количества узлов в решающем дереве. В зависимости от количества шума в обучающем множестве, количество узлов уменьшалось от 2 до 10 раз. [21]

Это дерево соответствует пути [ a b d f i z ], который можно построить, если пройти по всем листьям решающего дерева слева направо. [22]

ЕстьРеш нет: дерево Дер можно расширить до состояния Дер1, для которого F-оценка превосходит Предел, но прежде чем F-оценка превзошла Предел, решающее дерево не было обнаружено. [23]

ИЛИ-список и при только что проведенном расширении получено решающее дерево, считать, что задача, соответствующая всему списку деревьев, также решена, а ее решающее дерево и есть само дерево Дер. Остальные случаи легко понять из текста процедуры собрать. [24]

Фд составляют набор эвристических правил, встраиваемых в алгоритм; эти правила могут взаимозаменяться в диалоге с пользователем и тем самым оказывать влияние на вид получаемой функции принадлежности или решающего дерева. [25]

Решающее дерево, простроенное этим алгоритмом, совпадает с решающим деревом, которое было бы построено с помощью алгоритма J. Инкрементная версия сохраняет предыдущий вариант дерева решений, а при добавлении новых примеров лишь перестраивает его. Алгоритм хранит достаточно информации, чтобы при появлении нового примера заново вычислить информативность каждого атрибута и перестроить дерево таким образом, чтобы наиболее информативный атрибут оказался в вершине дерева. [26]

Конкретная задача определяется стартовой вершиной и целевым условием. Решение задачи представляется решающим деревом. [27]

Процедура продолжить, вызываемая после расширения списка деревьев, решает, что делать дальше, в зависимости от результата срабатывания процедуры расширить. Эта процедура либо строит решающее дерево, либо уточняет дерево поиска и продолжает процесс его наращивания, либо выдает сообщение никогда в случае, когда было обнаружено, что список деревьев не содержит решения. [28]

Алгоритм ID5R выглядит следующим образом. Он получает на входе решающее дерево и очередной обучающий пример и выдает обновленное решающее дерево. [29]

Страницы: 1 2 3 4