Phòng lab trực quan cây quyết định
Mô phỏng tách theo trục cho phân loại nhị phân.
Cây quyết định chia dữ liệu đệ quy thành các vùng nhỏ hơn. Trong mô phỏng này, mỗi lần tách theo trục x hoặc y với một ngưỡng.
Mỗi nút trong hỏi một quy tắc như x <= 22. Nút lá xuất xác suất lớp và nhãn cuối cùng.
Với tỉ lệ lớp p_k, độ nhiễm Gini là:
$$ G = 1 - \sum_k p_k^2 $$
Mô hình thử các tách ứng viên và chọn tách làm nhỏ nhất độ nhiễm có trọng số.
- Độ sâu tối đa giới hạn độ phức tạp của cây.
- Số mẫu tối thiểu tránh các tách vi mô không ổn định.
- Lá thuần (chỉ một lớp) sẽ dừng tự nhiên.
Cây nông thường tổng quát tốt hơn, cây sâu dễ overfit nhiễu cục bộ.
- Thêm điểm lớp A và lớp B, hoặc tải mẫu demo có sẵn.
- Huấn luyện với các cấu hình độ sâu tối đa / số mẫu tối thiểu khác nhau.
- Quan sát ranh giới vùng, quy tắc cây và nhật ký tách.
- So sánh cây đơn giản và cây phức tạp về khả năng diễn giải và độ khớp.
Nhấp lên canvas để thêm mẫu theo ô lưới, sau đó huấn luyện để tạo quy tắc tách và vùng quyết định.
Thông tin mô hình
Số điểm: 0 A | 0 B
Điểm tách gần nhất: -