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TESTE DEIN WISSEN

in GA (GENERATING A SET OF RANDOM SOLUTIONS

these encoded strings are sometimes called

? and individual bits are called?

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TESTE DEIN WISSEN

“genotypes” or “chromosomes” - genes

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TESTE DEIN WISSEN

the time for building a tree may be lower than another type of classifier (T OR F)

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TESTE DEIN WISSEN

false , higher

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TESTE DEIN WISSEN

Set of all classification rules hi we allow.

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TESTE DEIN WISSEN

Hypothesis Space H

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TESTE DEIN WISSEN

classification model by building a tree

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TESTE DEIN WISSEN

decision tree

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TESTE DEIN WISSEN

checks to see if data is homogeneous or not?

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TESTE DEIN WISSEN

entropy

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TESTE DEIN WISSEN

Mapping from Attributes to Target Feature

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TESTE DEIN WISSEN

target

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TESTE DEIN WISSEN

support tool that uses a tree-like graph or model of decision and their possible consequences, including chance event outcome, resource costs, and utility.

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TESTE DEIN WISSEN

decision tree

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TESTE DEIN WISSEN

: Set of instances labeled with Target Feature

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TESTE DEIN WISSEN

training data

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TESTE DEIN WISSEN

what is used in analysis, to help identify a strategy most likely to reach a goal.

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TESTE DEIN WISSEN

decision tree

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

is an algorithm used to generate a decision tree invented by Ross Quinlan

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TESTE DEIN WISSEN

ID3 (iterative dichotomiser 3)

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TESTE DEIN WISSEN

a set which contain n training set, S is divided into c classes, each class contain ni , then the entropy of S divided by c classes is.

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TESTE DEIN WISSEN

entropy

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

problems with decision tree?

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TESTE DEIN WISSEN

ID3 is not optimal 

it must use discrete (discretized) attributes

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Beispielhafte Karteikarten für deinen AI Kurs an der Misr International University - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

in GA (GENERATING A SET OF RANDOM SOLUTIONS

these encoded strings are sometimes called

? and individual bits are called?

A:

“genotypes” or “chromosomes” - genes

Q:

the time for building a tree may be lower than another type of classifier (T OR F)

A:

false , higher

Q:

Set of all classification rules hi we allow.

A:

Hypothesis Space H

Q:

classification model by building a tree

A:

decision tree

Q:

checks to see if data is homogeneous or not?

A:

entropy

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Q:

Mapping from Attributes to Target Feature

A:

target

Q:

support tool that uses a tree-like graph or model of decision and their possible consequences, including chance event outcome, resource costs, and utility.

A:

decision tree

Q:

: Set of instances labeled with Target Feature

A:

training data

Q:

what is used in analysis, to help identify a strategy most likely to reach a goal.

A:

decision tree

Q:

is an algorithm used to generate a decision tree invented by Ross Quinlan

A:

ID3 (iterative dichotomiser 3)

Q:

a set which contain n training set, S is divided into c classes, each class contain ni , then the entropy of S divided by c classes is.

A:

entropy

Q:

problems with decision tree?

A:

ID3 is not optimal 

it must use discrete (discretized) attributes

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