Qaror daraxti - bu oqim sxemasiga o'xshash daraxt strukturasi bo'lib, unda ichki tugun xususiyatni (yoki atributini), filial qaror qoidasini va har bir barg tuguni natijani ifodalaydi. Qaror daraxtidagi eng yuqori tugun ildiz tugun deb nomlanadi. U atribut qiymati asosida qismlarga ajratishni o'rganadi. U daraxtni rekursiv bo'lish deb ataladigan rekursiv usulda qismlarga ajratadi.
Qaror daraxtlari (Decision tree)
Qaror daraxti ML algoritmining oq quti turidir. U neyron tarmog'i kabi algoritmlarning qora quti turida mavjud bo'lmagan ichki qaror qabul qilish mantiqini baham ko'radi . Uning o'qitish vaqti neyron tarmoq algoritmiga qaraganda tezroq. Qaror daraxtlarining vaqt murakkabligi berilgan ma'lumotlardagi yozuvlar va atributlar soniga bog'liq. Qaror daraxti taqsimotsiz yoki parametrik bo'lmagan usul bo'lib, ehtimollik taqsimoti taxminlariga bog'liq emas. Qaror daraxtlari yuqori o'lchamli ma'lumotlarni yaxshi aniqlik bilan ishlay oladi.
Qaror daraxtlari (Decision tree)
Qaror daraxtlari (Decision tree)
Qaror daraxti tizimi ma'lumotlarni tahlil qilish, ular ustida modellar tuzish va natijalarni chiqarishda ishlaydi.Yurak xurujining oldini olishda qaror daraxti tizimini Python-da yaratishni ko'ramiz. Bu kodni qo'llab-quvvatlash uchun ma'lumotlarni o'qitish (X_train, y_train) va sinov (X_test, y_test) bo'lib ajratib, DecisionTreeClassifier algoritmini yaratish uchun ishlatamiz. Bu algoritm ma'lumotlarni ustiga qaror daraxti qurishda yordam beradi. Shuningdek, sizning ehtiyojlar va ma'lumotlar bazangizga qarab, qaror daraxtini (ML algoritmlar, ma'lumotlar tahlili usullari) o'rganib, ma'lumotlarni uni ichiga joylashtirish va natijalarni olishingiz mumkin. Bu, yurak xurujining oldini olishda ma'lumotlarni tahlil qilish va aniqlashda yordam beradi.
