لینک کوتاه : https://magicfile.ir/?p=3471
دانلود تحقیق آماده درباره یادگیری درخت تصمیم در قالب فایل پاورپوینت با قابلیت ویرایش
امروز برای شما پژوهشگران عزیز یک مقاله آماده درباره یادگیری درخت تصمیم را آماده دانلود قرار دادیم می توانید به عنوان تحقیق پژوهشی در قال فایل پاورپوینت ارایه دهید همچنین با قابلیت ویرایش نیز می باشد
جزییات فایلی که دانلود خواهید کرد بصورت زیر می باشد
- عنوان : یادگیری درخت تصمیم
- فرمت فایل : پاورپوینتppt PowerPoint
- قابلیت اجرا با نسخه های آفیس : 2013 تا آخرین نسخه
- قابلیت ویرایش بعد دانلود: دارد
- امکان پرینت گرفتن : بدون هیچ گونه مشکل در چاپ
- تعداد صفحه : 49 اسلاید
اسکرین شات اسلایدر های این تحقیق یادگیری درخت تصمیم
قسمتی از متن انتخاب شده از داخل فایل بشرح زیر می باشد
يادگيري درخت تصميم يک الگوريتم يادگيري ماشيني است که براي مسائل تصميم‌گيري و پيش‌بيني مورد استفاده قرار مي‌گيرد. اين الگوريتم بر اساس ساختار يک درخت تصميم مدلي ايجاد مي‌کند که با توجه به ويژگي‌هاي ورودي، به تصميم‌هاي مختلفي مي‌رسد.
در يادگيري درخت تصميم، درختي از گره‌ها و يال‌ها ساخته مي‌شود. هر گره درخت، يک تست بر روي يک ويژگي ورودي انجام مي‌دهد و بر اساس نتيجه آن تست، به يکي از گره‌هاي فرزندش متصل مي‌شود. گره‌هاي بالايي درخت به عنوان گره‌هاي جدايي‌ناپذير، يعني برگها، عمل مي‌کنند و تصميم نهايي را اعلام مي‌کنند. هر برگ به يک برچسب يا کلاس اختصاص مي‌يابد.
براي ساختن درخت تصميم، الگوريتم از مجموعه داده‌هاي آموزشي استفاده مي‌کند. اين مجموعه داده‌ها شامل ويژگي‌ها و برچسب‌هاي متناظر با آنها است. الگوريتم با توجه به اين داده‌ها و با استفاده از معيارهايي مانند انتروپي يا فرآيندهاي جداسازي، بهترين تست را براي تقسيم بين گره‌ها انتخاب مي‌کند. سپس، درخت را به صورت بازگشتي بر روي زيرمجموعه‌هاي داده‌ها اعمال مي‌کند تا در نهايت درخت تصميم کامل شود.
يکي از مزاياي يادگيري درخت تصميم اين است که درک و تفسير آن بسيار آسان است. چرا که درخت تصميم مدل حاصل را در قالب يک چارچوب سلسله‌مراتبي نشان مي‌دهد و تصميم‌گيري‌ها به صورت مرحله به مرحله و قابل فهم است. همچنين، درخت تصميم قابليت استفاده در مسائل با ويژگي‌هاي گسسته و پيوسته را دارد و مي‌تواند با مجموعه داده‌هاي بزرگ نيز کار کند.
با اين حال، يادگيري درخت تصميم نيز ممکن است با محدوديت‌ها و چالش‌ها همراه باشد. به عنوان مثال، اگر درخت بسيار عميق شود، ممکن است به مشکل برخورخوردن شود و باعث بيش‌برازش شود. همچنين، حساسيت آن به تغييرات کوچک در داده‌هاي ورودي نيز مي‌تواند مشکلاتي ايجاد کند. براي مقابله با اين مشکلات، روش‌هايي مانند کاهش عمق درخت، استفاده از روش‌هاي پرکاربرد مانند روش تقويت گرادياني براي ساخت درخت‌ها، و استفاده از مجموعه داده‌هاي آموزشي گسترده‌تر مي‌تواند مفيد باشد.
در خلاصه، يادگيري درخت تصميم الگوريتمي است که با ساختن يک درخت تصميم بر اساس ويژگي‌ها و برچسب‌هاي داده‌هاي آموزشي، قابليت تصميم‌گيري و پيش‌بيني را دارد. اين الگوريتم به سادگي قابل فهم است و مي‌تواند در مسائل مختلفي مورد استفاده قرار بگيرد. با اين حال، بايد به محدوديت‌ها و چالش‌هاي آن نيز توجه کرد و روش‌هاي مناسبي براي مقابله با آنها اعمال کرد.
درخت تصمیم در مسایلی کاربرد دارد که بتوان آنها را بصورتی مطرح نمود که پاسخ واحدی بصورت نام یک دسته یا کلاس ارائه دهند.
برای مثال میتوان درخت تصمیمی ساخت که به این سوال پاسخ دهد: بیماری مریض کدام است؟ و یا درختی ساخت که به این سوال پاسخ دهد: آیا مریض به هپاتیت مبتلاست؟
برای مسائلی مناسب است که مثالهای آموزشی بصورت زوج (مقدار-ویژگی) مشخص شده باشند.
تابع هدف دارای خروجی با مقادیر گسسته باشد. مثلا هر مثال با بله و خیر تعیین شود.
نیاز به توصیف گر فصلی (disjunctive) باشد.
برای تقریب توابع گسسته بکار می رود (classification)
نسبت به نویز داده های ورودی مقاوم است
برای داده های با حجم بالا کاراست از این رو درData mining استفاده می شود
می توان درخت را بصورت قوانین if-then نمایش داد که قابل فهم برای استفاده است
امکان ترکیب عطفی و فصلی فرضیه ها را می دهد
در مواردی که مثالهای آموزشی که فاقد همه ویژگیها هستند نیز قابل استفاده است
و ... برای مطالعه کامل فایل یادگیری درخت تصمیم را دانلود فرمایید
