Tipos de Árvores de Decisão
Uma ferramenta comum que é usado em uma variedade de diferentes técnicas de resolução de problemas é uma árvore de decisão . Para conseguir isso, você desenhar uma árvore de decisão com diferentes ramos e folhas que apontam para os vários fatores que cercam uma situação particular. Dependendo da situação e do resultado desejado , existem vários tipos de árvores de decisão que você pode usar . Classification Tree
Use uma árvore de classificação , quando existem diferentes peças de informação que você calculados para determinar o resultado mais previsível. Com a árvore de decisão de classificação, você está usando um processo binário de categorias e subcategorias para o layout das diferentes variáveis que cercam um resultado. Esse tipo de árvore seria usado em probabilidade e estatística .
Regression Tree
Este tipo de árvore de decisão é quando você estiver usando diferentes peças de informações para determinar um único resultado predeterminado . Durante o processo de construção desta árvore você está dividindo os diferentes pedaços de dados em seções e , em seguida, sub dividindo-se em vários subgrupos . Esse tipo de árvore é usado principalmente em cálculos imobiliários .
Árvore impulsionar
Este tipo de árvore de decisão é quando você está melhorando a precisão da decisão processo de tomada . Onde , você está tomando uma única variável , em seguida, calcular e estruturando-o de modo que a quantidade de erros são minimizados tanto quanto possível . Isto cria uma informação mais precisa , porque você eliminou erros , tanto quanto tipo possible.This de árvore é usado principalmente em contabilidade e matemática.
Decisão Florestas da árvore das
Este é quando você criou várias árvores de decisão diferentes e , em seguida, agrupou-os em conjunto para ser capaz de fazer uma determinação precisa sobre o que vai acontecer com um resultado específico . Muitas vezes, as florestas de árvores de decisão serão utilizados para avaliar o resultado geral de um evento particular com base no que todas as diferentes árvores de decisão estão levando a .
Classificação e Regressão Árvore
Este tipo de árvore de decisão é utilizada para prever o resultado de um evento usando fatores dependentes para fazer a suposição mais lógica . Para fazer isso, você pode usar ambos os indicadores de resultado ( o que aconteceu ) e indicadores em tempo real ou categorias específicas de corte raso para examinar o resultado esperado. Isto é usado principalmente na ciência.
K Means Clustering
Este é considerado o menos preciso das árvores de decisão . Quando você estiver usando esta árvore de decisão que são uma combinação de todos os diferentes fatores que você identificou anteriormente onde você presume que todos os grupos são os mesmos. É neste pressuposto que pode causar alguns dos resultados baseia -se muito diferente . Esta árvore é usado principalmente no estudo da genética.
