ED-4.2-m07-1.0-Slajd21
Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Algorytm konstrukcji drzewa (2)
W trakcie budowy drzewa decyzyjnego, musimy zwrócić szczególną uwagę na wybór takiego atrybutu i takiego punkt podziału, który określi wierzchołek wewnętrzny drzewa decyzyjnego, innymi słowy „najlepiej” podzieli zbiór danych treningowych należących do tego wierzchołka. Najczęstszą metodą wybieraną w systemach komercyjnych jest metoda, która polega na wyborze takiego atrybutu i takiego punktu podziału, który będzie minimalizował przyjęta miarę „zanieczyszczenia” zbioru danych. Metoda ta znajduje atrybut podziału wierzchołków drzewa decyzyjnego poprzez minimalizację miary „zanieczyszczenia”. Do oceny jakości punktu podziału zaproponowano szereg wskaźników (kryteriów), które przedstawimy na kolejnym slajdzie.
