Skip to Main Content
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
book

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

by Aurélien Géron
August 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
528 pages
17h 44m
Polish
Helion
Content preview from Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Rozdział 6. Drzewa decyzyjne

Drzewa decyzyjne (ang. decision trees), podobnie jak maszyny wektorów nośnych, stanowią wszechstronne algorytmy uczenia maszynowego, służące zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji, a nawet do operacji wielowyjściowych. Uzyskujemy za ich pomocą potężne modele zdolne do uczenia się wobec złożonych zbiorów danych. Na przykład w rozdziale 2. wyuczyliśmy model DecisionTreeRegressor wobec zbioru danych California Housing i uzyskaliśmy doskonałe wyniki (w rzeczywistości wręcz przetrenowaliśmy ten model).

Drzewa decyzyjne są również elementami składowymi losowych lasów (patrz rozdział 7.), czyli obecnie jednych z najlepszych algorytmów uczenia maszynowego.

W tym rozdziale zaczniemy od omówienia procesu uczenia drzew ...

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Aurélien Géron

Publisher Resources

ISBN: 9781098125097