Decision Tree

مختبر شجرة القرار البصري

محاكي تفاعلي للتقسيمات المتوازية للمحاور في تصنيف ثنائي.

تقسم شجرة القرار البيانات بشكل متكرر إلى مناطق أصغر. في هذا المحاكي، كل تقسيم متوازٍ للمحاور ويستخدم x أو y مع عتبة.

يسأل كل عقدة داخلية قاعدة مثل x <= 22. تخرج الأوراق احتمالات الفئة والتسمية النهائية.

لنِسب الفئات p_k، شوائب جيني هي:

$$ G = 1 - \sum_k p_k^2 $$

يختبر النموذج تقسيمات مرشحة ويختار ما يقلل شوائب الأبناء المُوزّنة.

  • العمق الأقصى يحد من تعقيد الشجرة.
  • الحد الأدنى للعينات يتجنب التقسيمات الصغيرة غير المستقرة.
  • الأوراق النقية (فئة واحدة) تتوقف طبيعيًا.

الأشجار الضحلة عادة تعمم أفضل، بينما الأشجار العميقة قد تُفرِط في ملاءمة الضجيج المحلي.

  1. أضف نقاطًا للفئة A والفئة B أو حمّل نمطًا تجريبيًا.
  2. درّب مع إعدادات مختلفة للعمق الأقصى / الحد الأدنى للعينات.
  3. راقب حدود المناطق وقواعد النص وسجلات التقسيم.
  4. قارن الأشجار البسيطة والمعقدة من حيث قابلية التفسير وجودة الملاءمة.

انقر على اللوحة لإضافة عينات داخل خلايا الشبكة، ثم درّب لتوليد القواعد والمناطق.

معلومات النموذج
النقاط: 0 A | 0 B
آخر درجة تقسيم: -
شجرة القرار (نصي)

            
سجل حساب التقسيم