Trees makingTo build the tree we ne

Trees making
To build the tree we need to find answers to the following questions:
• Should all variables be simultaneously incorporated in building the tree?
• Does the accuracy of the tree depend on the number of records or variables?
• What combination of variables makes the best tree?
• Does the selection of target variables have significance in building the tree?
• Which data mining algorithm will reach the best conclusion?

For answering above questions, the used process for trees making are as follows:
• Step 1: Considering four identified groups are variables and two target variables, including several algorithms to build the decision tree, all applicable models will be evaluated. The existence of four independent variables, two target variables, and six feasible algorithms to build the decision tree (QUEST, CHAID, C5.0, CART in Towing state and CART in Ordered state) will result in 180 alternative ways to build the tree:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้นไม้ทำ
สร้างต้นไม้ที่เราต้องการค้นหาคำตอบสำหรับคำถามต่อไปนี้:
•ควรทั้งหมดตัวแปรถูกรวมในการสร้างแผนภูมิพร้อมกัน?
•ไม่ความถูกต้องของแผนภูมิขึ้นอยู่กับจำนวนของระเบียนหรือตัวแปร?
•แต่ตัวแปรทำให้ต้นไม้สุด?
•ไม่เลือกเป้าหมายตัวแปรอย่างมีนัยสำคัญในการสร้างแผนภูมิ?
•อัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลที่จะไปถึงบทสรุปสุด?

สำหรับตอบข้างบนคำถาม การใช้สำหรับต้นไม้ที่ทำมีดังนี้:
•ขั้นตอนที่ 1: พิจารณาระบุกลุ่ม 4 มีตัวแปร และสองเป้าหมายตัวแปร รวมทั้งอัลกอริทึมหลายสร้างต้นไม้การตัดสินใจ จะมีประเมินแบบจำลองทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง การดำรงอยู่ของตัวแปรอิสระ 4 สองเป้าหมายตัวแปร และ 6 อัลกอริทึมเป็นไปได้ในการสร้างต้นไม้ตัดสินใจ (แสวงหา CHAID, C5.0 รถเข็นในสถานะ Towing และรถเข็นในรัฐสั่ง) จะทำวิธีอื่น 180 เพื่อสร้างแผนภูมิ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำให้ต้นไม้
เพื่อสร้างต้นไม้ที่เราต้องการที่จะหาคำตอบสำหรับคำถามดังต่อไปนี้
? •ควรตัวแปรทั้งหมดจะรวมอยู่พร้อมกันในการสร้างต้นไม้
•ไม่ถูกต้องของต้นไม้ที่ขึ้นอยู่กับจำนวนของระเบียนหรือตัวแปรหรือไม่
•สิ่งที่ทำให้การรวมกันของตัวแปร ? ต้นไม้ที่ดีที่สุด
? •ไม่เลือกเป้าหมายของตัวแปรที่มีความสำคัญในการสร้างต้นไม้
? •ซึ่งขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลจะไปถึงข้อสรุปที่ดีที่สุดสำหรับการตอบคำถามข้างต้นกระบวนการที่ใช้สำหรับต้นไม้ทำให้มีดังนี้•ขั้นที่ 1: พิจารณาสี่ กลุ่มระบุเป็นตัวแปรและตัวแปรทั้งสองเป้าหมายรวมทั้งขั้นตอนวิธีการต่างๆเพื่อสร้างต้นไม้ตัดสินใจแบบจำลองที่เกี่ยวข้องทั้งหมดจะได้รับการประเมิน การดำรงอยู่ของสี่ตัวแปรอิสระทั้งสองตัวแปรเป้าหมายและขั้นตอนวิธีการหกไปได้ที่จะสร้างต้นไม้ตัดสินใจ (QUEST, Chaid, C5.0, รถเข็นในรัฐลากจูงและรถเข็นในรัฐสั่ง) จะส่งผลให้ 180 วิธีอื่นในการสร้างต้นไม้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้นไม้ทำให้
สร้างต้นไม้ที่เราต้องการหาคำตอบให้คำถามต่อไปนี้ :
- ควรแปรทั้งหมดพร้อมกันรวมในอาคาร ต้นไม้
- มีความถูกต้องของต้นไม้ขึ้นอยู่กับจำนวนของข้อมูลหรือตัวแปร ?
- สิ่งที่รวมกันของตัวแปรที่ทำให้ต้นไม้ที่ดีที่สุด ?
- ไม่เลือกตัวแปรเป้าหมายที่มีความสำคัญในการสร้างต้นไม้
บริการข้อมูลขั้นตอนวิธีการทำเหมือง ซึ่งจะได้ข้อสรุปที่ดีที่สุด

สำหรับการตอบคําถามข้างต้น ใช้กระบวนการเพื่อให้ต้นไม้มีดังนี้ :
- ขั้นตอนที่ 1 : การพิจารณาระบุสี่กลุ่มตัวแปรสองตัวแปรและเป้าหมาย รวมทั้งขั้นตอนวิธีหลายสร้างต้นไม้ตัดสินใจ , รุ่นที่สามารถใช้ได้ทั้งหมดจะถูกประเมิน มีอยู่สี่ตัวแปรอิสระสองเป้าหมายตัวแปรและหกขั้นตอนวิธีที่เป็นไปได้ที่จะสร้างต้นไม้ตัดสินใจ ( เควส chaid c5.0 , รถเข็น , รถเข็นในรัฐลากจูงและสั่งรัฐ ) จะมีผลใน 180 วิธีอื่นเพื่อสร้างต้นไม้ :