Kas valivad omaduste alamkogumi üksikutes puu sõlmedes või kogu puu jaoks?
sobes.tech AI
Vastus AI-lt
Otsustuspuudes puhul toimub tunnuste alamkogu valik tavaliselt iga puu sõlmes eraldi, mitte kogu puu jaoks. Puu ehitamisel valib algoritm iga sõlme jaoks parima tunnuse (või tunnuste alamkogu) andmete jagamiseks, lähtudes jagamise kvaliteedi kriteeriumidest (näiteks entropia, Gini indeks).
See lähenemine võimaldab puul kohanduda erinevate tasandite kohalikele andmetunnustele ja parandada klassifikatsiooni või regressiooni kvaliteeti. Kui kogu puu jaoks valitaks tunnuste alamkogu korraga, piiraks see mudeli paindlikkust.
Mõnedes ansambli algoritmides (näiteks juhuslikes metsades) valitakse iga sõlme juurde täiendavalt juhuslikult tunnuste alamkogu, et leida parim jaotus, mis aitab vähendada puudevahelist korrelatsiooni ja suurendada üldistamise võimet.