ED-4.2-m09-1.0-Slajd3

From Studia Informatyczne

Obcinanie drzewa (2)

Obcinanie drzewa (2)


Jak już wspominaliśmy wcześniej na jednym z wykładów znane są dwa podejścia do problemu przycinania drzew decyzyjnych. Podejście pierwsze tzw. podejście polegające na wstępnym przycinaniu drzewa decyzyjnego, czasami używamy określenia prepruningu, oraz podejście drugie, które polega na przycinaniu drzewa po zakończeniu konstrukcji drzewa decyzyjnego nazwane czasami podejściem postpruningu. Podejście pierwsze tzn. wstępne przycinanie drzewa polega na przycięciu drzewa przez wcześniejsze zatrzymanie procedury konstrukcji drzewa. Wprowadzamy warunek stopu, który wstrzymuje dalsze dzielenie zbioru treningowego na partycje. Przykładowym warunkiem stopu, który można wykorzystać do wstrzymania dalszego dzielenia zbioru treningowego jest warunek stopu polegający na przyjęciu minimalnej liczby elementów należących do partycji, która podlega dzieleniu. Drugie podejście, czyli podejście polegające na przycinaniu drzewa decyzyjnego po zakończeniu konstrukcji drzewa, bazuje na miarach statystycznych jak wspomnieliśmy wcześniej np. miara MDL. Podstawowym celem przycinania, jak to zostało wcześniej powiedziane jest z jednej strony poprawa zdolności klasyfikatora do klasyfikacji nowych przypadków, z drugiej strony celem przycinania drzew jest poprawa interpretowalności i czytelności klasyfikatora.


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>