دانلود کتاب آموزش هرس درختان
دانلود کتاب
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
رویه های پیش از هرس با جایگزینی معیار توقف دانلود کتاب آموزش هرس درختان در الگوریتم القاء (به عنوان مثال حداکثر عمق درخت یا افزایش اطلاعات (Attr)> minGain) از القای کامل مجموعه آموزشی جلوگیری می کند. روش های پیش از هرس کارآمدتر هستند زیرا آنها کل مجموعه را القا نمی کنند، بلکه درختان از ابتدا کوچک می مانند. روش های پیش هرس یک مشکل مشترک دارند، اثر افق. این به عنوان پایان ناخواسته ناخواسته القاء با معیار توقف () قابل درک است.
هرس پس از هرس (یا فقط هرس) رایج ترین روش دانلود کتاب آموزش هرس درختان سازی درختان است. در اینجا گره ها و زیردرخت ها با برگ ها جایگزین می شوند تا پیچیدگی کاهش یابد. هرس نه تنها می تواند اندازه را به میزان قابل توجهی کاهش دهد، بلکه دقت طبقه بندی اشیاء دیده نشده را نیز بهبود می بخشد. ممکن است دقت انتساب در مجموعه قطار بدتر شود، اما دقت ویژگی های طبقه بندی درخت به طور کلی افزایش می یابد.
رویه ها بر اساس رویکردشان در درخت (از بالا به پایین یا پایین به بالا) متمایز می شوند.
هرس از پایین به بالا
این رویه ها از آخرین گره درخت (پایین ترین نقطه) شروع می شوند. به دنبال بازگشتی به سمت بالا، آنها ارتباط هر گره جداگانه را تعیین می کنند. اگر ارتباط با طبقه بندی داده نشود، گره حذف می شود یا با یک برگ جایگزین می شود. مزیت این است که هیچ درخت فرعی مربوطه را نمی توان با این روش از دست داد. این روش ها عبارتند از: هرس با دانلود کتاب آموزش هرس درختان کاهش یافته (REP)، هرس با پیچیدگی حداقل هزینه (MCCP)، یا هرس با حداقل خطا (MEP).
هرس از بالا به پایین
برخلاف روش پایین به بالا، این روش از ریشه درخت شروع می شود. به دنبال ساختار زیر، یک بررسی ارتباط انجام می شود که تصمیم می گیرد آیا یک گره برای طبقه بندی همه n مورد مرتبط است یا خیر. با هرس درخت در یک گره داخلی، ممکن است یک درخت فرعی کامل (صرف نظر از ارتباط آن) از بین برود. یکی از این نمایندگان هرس خطای بدبینانه (PEP) دانلود کتاب آموزش هرس درختان که نتایج بسیار خوبی را با موارد دیده نشده به ارمغان می آورد.