lدر یک مسئله یادگیری با دو جنبه مختلف روبرو هستیم:
lنحوه نمایش فرضیه ها
lروشی که برای یادگیری برمی گزینیم
lدر این فصل برای نمایش فرضیه ها از درخت تصمیم استفاده میکنیم و برای یادگرفتن این درخت از روش ID3 استفاده میکنیم.
lدرختها درهوش مصنوعی برای نمایش مفاهیم مختلفی نظیر ساختار جملات، معادلات، حالات بازی، و غیره استفاده میشود.
lیادگیری درخت تصمیم روشی برای تقریب توابع هدف با مقادیر گسسته است. این روش نسبت به نویز داده هامقاوم بوده وقادر است ترکیب فصلی گزاره های عطفی را یاد بگیرد.
lاین روش جزو مشهورترین الگوریتمهای یادگیری استقرائی است که بصورت موفقیت آمیزی در کاربردهای مختلف بکار گرفته شده است.
l درخت تصمیم درختی است که در آن نمونه ها را به نحوی دسته بندی میکند که از ریشه به سمت پائین رشد میکنند و در نهایت به گره های برگ میرسد:
lهر گره داخلی یاغیر برگ (non leaf) با یک ویژگی (attribute) مشخص میشود. این ویژگی سوالی را در رابطه با مثال ورودی مطرح میکند.
lدرهر گره داخلی به تعداد جوابهای ممکن با این سوال شاخه (branch) وجود دارد که هر یک با مقدار آن جواب مشخص میشوند.
lبرگهای این درخت با یک کلاس و یا یک دسته از جوابها مشخص میشوند.
lعلت نامگذاری آن با درخت تصمیم این است که این درخت فرایند تصمیم گیری برای تعیین دسته یک مثال ورودی را نشان میدهد.
lدانلود پاورپوینت یادگیری درخت تصمیم - 42 اسلاید