قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تقليم CART
عملية تقليل تعقيد الشجرة عن طريق إزالة الفروع الأقل أهمية لتجنب الإفراط في التعلم مع تقليل خطأ التحقق.
الانقسام الثنائي
طريقة خاصة بـ CART حيث يتم تقسيم كل عقدة أصل إلى عقدتين فرعيتين بالضبط باستخدام معيار الفصل الأمثل.
معامل التعقيد
معامل ألفا في تقليم CART الذي يعاقب على حجم الشجرة، موازناً بين دقة النموذج وبساطته.
الشجرة القصوى
شجرة قرار مكتملة النمو بدون تقليم، حيث كل ورقة تحتوي على ملاحظات من فئة واحدة أو تصل إلى معيار توقف محدد مسبقاً.
الحد الأدنى من عدم النقاء
عتبة محددة مسبقاً في CART التي توقف تقسيم عقدة عندما يكون عدم النقاء (جيني أو التباين) أقل من هذه القيمة.
تسلسل التقليم
مجموعة مرتبة من الأشجار ذات التعقيد المتناقص التي تم إنشاؤها بواسطة CART، حيث كل واحدة هي نسخة مقلمة من السابقة.
خطأ إعادة التخصيص
معدل الخطأ المحسوب على بيانات التدريب المستخدم بواسطة CART كمرجع لتقييم تأثير كل تقليم محتمل.
تحسين CART
خوارزمية جشعة تقوم بإجراء انقسامات محلياً مثلى في كل عقدة دون ضمان الأمثلية الشاملة للشجرة النهائية.
استقرار CART
حساسية خوارزمية CART للتقلبات في بيانات التدريب، مما قد يؤدي إلى هياكل أشجار مختلفة بشكل كبير.
معالجة القيم المفقودة
نهج محدد لـ CART يعيد توجيه الملاحظات ذات القيم المفقودة إلى العقدة الفرعية الأنسب بناءً على الاحتمالات الشرطية.
وزن الفئات
تقنية في CART للتعامل مع عدم توازن الفئات عن طريق تعديل الأوزان في حساب مؤشر جيني.
التحقق المتقاطع V-fold
طريقة مستخدمة مع CART لتقييم أداء تسلسلات التقليم المختلفة واختيار الشجرة المثلى.
قاعدة قرار CART
مجموعة من الشروط المنطقية if-then المستخرجة من المسار من الجذر إلى الورقة، قابلة للتفسير وقابلة للتطبيق مباشرة للتنبؤ.