Алгоритм дерева принятия решений Майкрософт строит модель интеллектуального анализа данных путем создания ряда разбиений в дереве. Эти разбиения представлены как узлы. Алгоритм добавляет узел к модели каждый раз, когда выясняется, что входной столбец имеет значительную. Решение задачи по теории игр с применением метода дерева решений. Примеры задач на построение дерева решений в теории игр и задачах принятия решений. Подробное оформление, пояснения, графики. Бесплатные решенные. Примеры решений задач Дерево решений. Вы рассматриваете перспективы создания новой консалтинговой службы. Создать Дерево Решений Онлайн' title='Создать Дерево Решений Онлайн' />Алгоритм дерева принятия решений МайкрософтАлгоритм дерева принятия решений Майкрософт строит модель интеллектуального анализа данных путем создания ряда разбиений в дереве. Эти разбиения представлены как узлы. Алгоритм добавляет узел к модели каждый раз, когда выясняется, что входной столбец имеет значительную корреляцию с прогнозируемым столбцом. Способ, которым алгоритм определяет разбиение, отличается в зависимости от того, прогнозирует ли он непрерывный столбец или дискретный столбец. Алгоритм дерева принятия решений Майкрософт использует выбор компонентов для руководства набором наиболее полезных атрибутов. Выбор компонентов используется всеми алгоритмами интеллектуального анализа данных служб Службы Analysis Services для увеличения производительности и качества анализа. Корень дерева объединяет все множество вариантов, а вершины дерева это подмножества частично упорядоченных вариантов решений. Назначение сервиса. С помощью сервиса можно проверить свое решение или получить новое решение задачи коммивояжра двумя методами методом ветвей и. Выбор компонентов играет важную роль в предотвращении использования процессорного времени малозначительными атрибутами. Если при разработке модели интеллектуального анализа данных в нее было добавлено слишком много входных или прогнозируемых атрибутов, то ее обработка может занять очень много времени или даже привести к нехватке памяти. В методы, определяющие необходимость в разбиении дерева, входят стандартные для отраслей метрики для энтропии и Байесовых сетей. Дополнительные сведения о методах, используемых для выбора полезных атрибутов, а затем для создания рейтингов и для ранжирования атрибутов, см. Одной из часто встречающихся проблем в моделях интеллектуального анализа данных является чрезмерная чувствительность к небольшим различиям в обучающих данных в таких случаях модель называется чрезмерно оснащенной или чрезмерно обученной. Чрезмерно оснащенную модель нельзя свести к другим наборам данных. Во избежание чрезмерного оснащения определенного набора данных, в алгоритме дерева принятия решений Майкрософт используются методики контроля роста дерева. Более подробное описание работы алгоритма дерева принятия решений Майкрософт см. Прогнозирование дискретных столбцов. Инструкция К Вертолету Syma S33 На Русском далее. Способ, которым алгоритм дерева принятия решений Майкрософт строит дерево для дискретного прогнозируемого столбца, можно продемонстрировать с использованием гистограммы. На следующей диаграмме показана гистограмма, на которой построен прогнозируемый столбец Покупатели велосипедов в сравнении с входным столбцом Возраст. Добавление алгоритмом новых узлов к модели приводит к созданию древовидной структуры. Верхний узел дерева описывает разбиение прогнозируемого столбца для всех заказчиков. При продолжении роста модели алгоритм рассматривает все столбцы. Прогнозирование непрерывных столбцов. Когда алгоритм дерева принятия решений Майкрософт строит дерево, основанное на непрерывном прогнозируемом столбце, каждый узел содержит регрессионную формулу. Разбиение осуществляется в точке нелинейности в этой регрессионной формуле. Например, рассмотрим следующую диаграмму. Диаграмма содержит данные, которые можно моделировать либо используя одиночную линию, либо используя две соединенные линии. Однако одиночная линия не обеспечит надлежащего представления данных. Вместо этого при использовании двух линий модель обеспечит гораздо более точное приближение данных. Создать Дерево Решений Онлайн' title='Создать Дерево Решений Онлайн' />Точка соединения этих двух линий является точкой нелинейности и представляет собой точку, в которой разобьется узел в модели дерева решений. Например, узел, соответствующий точке нелинейности на предыдущем графике, может быть представлен следующей диаграммой. Эти два уравнения представляют регрессионные уравнения для этих двух линий.