Kodi Python: Lidhja Github
Çfarë është Pema e Vendimit?
1. Një NËSE-THEN e thjeshtë sundon nëpër degët e një peme deri te gjethet e cila na tregon rezultatin dhe pse është.
2. I ndan tiparet në degë dhe shkon deri në gjethe.
3. Pra, parametrat për një pemë vendimi do të jenë thellësia maksimale e pemës, madhësia minimale e gjetheve dhe kriteri i vlerësimit.
4. Si të vlerësohet një gjethe? Ne gjithmonë shohim për një gjethe homogjene.
5. Çfarë është homogjene? Le të kemi 2 fletë L1 dhe L2. L1 ka 50 vlera Po dhe 50 vlera Nr. L2 ka 90 vlera Po dhe 10 vlera Jo. Cilën do të preferojmë? Është e qartë të preferosh L2. Pra, L2 është një gjethe homogjene e cila jep më shumë informacion.
6. Pra, kriteri i vlerësimit bazohet në atë se sa informacion fitojmë.
7. Për shkak të këtij fitimi informacioni, pema e vendimeve gjithmonë përpiqet të tejpërshtatet me modelin.
8. Pra, si ta ndalojmë pemën tonë që të mos jetë e tepërt?
9. Këtu vjen krasitja. Krasitja është prerja e pemës bazuar në fitimin e informacionit.
10. Nëse nuk ka shumë fitim informacioni nga një nivel në nivelin tjetër të pemës, nuk ka asnjë dobi të zgjerojmë pemën tonë.