Tipi di Decision Trees

Uno strumento comune che viene utilizzato in una varietà di tecniche di problem solving è un albero decisionale . Per fare questo si disegna un albero decisionale con diversi rami e foglie che punto a tutti i vari fattori che circondano una situazione particolare . A seconda della situazione e del risultato desiderato ci sono vari tipi di alberi di decisione che è possibile utilizzare . Albero di classificazione

Utilizzare un albero di classificazione quando ci sono diversi pezzi di informazioni che avete calcolato per determinare l'esito più prevedibile . Con l'albero di decisione di classificazione si utilizza un processo binario di categorie e sottocategorie al layout le diverse variabili che circondano un risultato . Questo tipo di albero sarebbe stato utilizzato in probabilità e statistica .
Regressione Albero

Questo tipo di albero decisionale è quando si utilizzano diversi pezzi di informazioni per determinare un unico esito predeterminato . Durante il processo di costruzione di questo albero si stanno dividendo le diverse parti dei dati in sezioni e poi sub dividere in vari gruppi secondari . Questo tipo di albero è utilizzato principalmente nei calcoli immobiliari .
Albero Boost

Questo tipo di albero decisionale è quando si sta migliorando la precisione della decisione processo decisionale . Dove , sta assumendo una sola variabile , allora il calcolo e strutturare in modo che la quantità di errori sono ridotti al minimo , per quanto possibile . Questo crea informazioni più precise perché avete eliminato gli errori per quanto possible.This tipo di albero è utilizzato principalmente in materia contabile e matematica .
Decisione albero Foreste

Questo è quando avete creato diversi alberi decisionali diversi e poi raggruppati insieme per essere in grado di fare una determinazione accurata di ciò che accadrà con un particolare risultato . Spesso i boschi di decisione saranno utilizzati per valutare il risultato complessivo di un particolare evento basato su ciò che tutti i diversi alberi di decisione stanno portando a .
Classificazione e regressione Albero

Questo tipo di albero di decisione viene utilizzato per prevedere l'esito di un evento utilizzando fattori dipendenti a fare l'ipotesi più logica . Per fare questo è possibile utilizzare entrambi gli indicatori di ritardo ( quanto è successo ) e gli indicatori in tempo reale o specifiche categorie di chiaro taglio per esaminare il risultato atteso . Questo è principalmente usato nella scienza .
K Means Clustering

Questo è considerato essere il meno accurato degli alberi di decisione . Quando si utilizza questo albero decisionale si combinano tutti i diversi fattori che avete identificato in precedenza dove si presume che tutti i cluster sono gli stessi . È questo presupposto che può causare alcuni dei risultati predica di essere molto diversi . Questo albero è utilizzato principalmente nello studio della genetica .