A decision tree is a predictive mod

A decision tree is a predictive model that recursively partitions the covariate’s space into subspaces such
that each subspace constitutes a basis for a different prediction function. Decision trees can be used for
various learning tasks including classification, regression and survival analysis. Due to their unique
benefits, decision trees have become one of the most powerful and popular approaches in data science.
Decision forest aims to improve the predictive performance of a single decision tree by training multiple
trees and combining their predictions. This paper provides an introduction to the subject by explaining
how a decision forest can be created and when it is most valuable. In addition, we are reviewing some
popular methods for generating the forest, fusion the individual trees’ outputs and thinning large decision
forests.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นแบบจำลองการคาดการณ์ว่า recursively กั้นพื้นที่ของ covariate เป็น subspaces ดังกล่าวว่า แต่ละ subspace ถือพื้นฐานสำหรับฟังก์ชันการคาดเดาต่าง ๆ สามารถใช้ต้นไม้ตัดสินใจเรียนรู้งานต่าง ๆ รวมทั้งการวิเคราะห์จัดประเภท การถดถอย และการอยู่รอด เนื่องจากเอกลักษณ์ของพวกเขาประโยชน์ ต้นไม้การตัดสินใจได้กลายเป็นหนึ่งในที่สุดมีประสิทธิภาพ และเป็นที่นิยมใช้ในข้อมูลวิทยาศาสตร์ตัดสินใจป่ามีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพงานของต้นไม้ตัดสินใจเดียวการอบรมหลายต้นไม้และการรวมการคาดการณ์ของพวกเขา เอกสารนี้แสดงบทนำเรื่อง โดยอธิบายสามารถสร้างป่าตัดสินใจอย่างไรและจะเป็นประโยชน์อย่างมาก นอกจากนี้ เราจะทบทวนบางวิธียอดนิยมสำหรับสร้างการแสดงผลของต้นไม้แต่ละป่า ฟิวชั่น และผอมบางตัดสินใจใหญ่ป่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้การตัดสินใจเป็นรูปแบบที่ซ้ำทำนายพาร์ติชันของพื้นที่ตัวแปรร่วมลง subspaces
เช่นที่สเปซแต่ละถือว่าเป็นพื้นฐานสำหรับฟังก์ชั่นการคาดการณ์ที่แตกต่างกัน ต้นไม้ตัดสินใจสามารถใช้สำหรับการงานการเรียนรู้ต่าง ๆ รวมทั้งการจัดหมวดหมู่และการวิเคราะห์การถดถอยอยู่รอด
เนื่องจากการที่ไม่ซ้ำกันของพวกเขาผลประโยชน์ต้นไม้ตัดสินใจได้กลายเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดและเป็นที่นิยมในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล. ป่าตัดสินใจมีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการคาดการณ์ของต้นไม้ตัดสินใจเดียวโดยการฝึกอบรมหลายต้นไม้และการคาดการณ์ของพวกเขารวม กระดาษนี้จะให้คำแนะนำเรื่องโดยอธิบายวิธีการป่าไม้การตัดสินใจที่สามารถสร้างขึ้นและเมื่อมันมีค่ามากที่สุด นอกจากนี้เรามีการทบทวนบางวิธีที่นิยมสำหรับการสร้างป่าฟิวชั่นผลไม้ของแต่ละบุคคลและการตัดสินใจที่มีขนาดใหญ่บางป่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงสร้างการตัดสินใจเป็นรูปแบบการทำนายที่ recursively พาร์ทิชันของตัวแปรในแต่ละพื้นที่เช่น
subspaces ได้ถือเป็นพื้นฐานสำหรับฟังก์ชันการทำนายที่แตกต่างกัน ต้นไม้การตัดสินใจสามารถใช้งานต่าง ๆรวมถึงการเรียนรู้
การจำแนก การวิเคราะห์การถดถอยและการอยู่รอด เนื่องจากประโยชน์ที่เป็นเอกลักษณ์
ของพวกเขาต้นไม้การตัดสินใจได้กลายเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดและเป็นที่นิยมในข้อมูลวิทยาศาสตร์ .
ป่าการตัดสินใจมีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำนายของแผนภาพการตัดสินใจแบบต้นไม้เดียวโดยการรวมหลาย
ต้นไม้และการคาดการณ์ของพวกเขา กระดาษนี้ให้แนะนำเรื่องอธิบาย
ยังไงการตัดสินใจป่าสามารถสร้างขึ้นและเมื่อมันมีค่ามากที่สุด นอกจากนี้เราจะตรวจสอบวิธีการบางอย่างที่เป็นที่นิยมสำหรับการสร้างป่า
ฟิวชั่นต้นไม้แต่ละผลผลิตและการตัดสินใจ
ป่าขนาดใหญ่