دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

این محصول بصورت کامل و بدون قفل بوده و می توانید آن را شخصی سازی کرده و از آن جهت ارائه و پروژه دانشجویی بهره بگیرید.

پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest با پایتون دارای چه فایل هایی است؟

پس از تهیه محصول، در همان لحظه و بصورت اتوماتیک لینک دانلود یک فایل زیپ در اختیار شما قرار خواهد گرفت. پس از دانلود و استخراج فایل زیپ، تعدادی فایل با پسوندهای مختلف در اختیار خواهید داشت که توضیحات مختصری در مورد این فایل ها خدمت تان ارائه می کنیم.

• فایل پاورپوینت – PowerPoint که شامل عناوین کلیدی و تصاویر و کدهای پایتون می باشد.
• پاورپوینت تصویری – PowerPoint که تبدیل پاورپوینت  به جهت جلوگیری از به هم خوردن قالب می باشد.
• فایل پی دی اف – pdf که تبدیل فایل پاورپوینت می باشد.
• فایل پایتون با ژوپیتر نوت بوک – Jupiter Note Book که شامل تمامی کدهای پروژه می باشد.

در حد امکان سعی شده است اغلب پروژه های آموزشی آماده کامپیوتر دارای فایل راهنما و گزارش کار یا فایل صوتی یا تصویری راهنما باشند تا در درک روند کدنویسی و پیاده سازی پروژه به شما عزیزان کمکی کرده باشند.

تمامی پروژه ها جنبه آموزشی دارند و به منظور در دسترس قرار گرفتن ساده تر اطلاعات جمع آوری شده اند و کمک قابل توجهی به یادگیری و آموزش برنامه ها و نرم افزارهای برنامه نویسی می کنند.

توضیحات پسوندهای موجود در محصول با موضوع دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون (دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.)

فهرست مطالب
درخت تصمیم چیست؟
مراحل دسته بندی درخت تصمیم
درخت تصمیم برای چه مسائلی کاربرد بهتری دارد؟
مزایای درخت تصمیم
معایب درختان تصمیم
سپاس و قدردانی

درخت تصمیم چیست؟

درختان تصمیم گیری یکی از ساده ترین و قابل فهم ترین نوع الگوریتم های دسته بندی هستند که در داده کاوی و کاربردهای مربوطه استفاده می شوند و در عین سهولت دارای مشکلاتی نظیر عدم پایداری، حساسیت به نویز و عدم امکان استفاده در مسائل با خروجی های دارای هم پوشانی هستند .

درخت تصمیم، شیوه منحصربه فردی از ارائه یک سیستم است، که تصمیم گیری های آتی را تسهیل و سیستم را به نحو مناسبی تعریف می کند.

با توجه به اینکه اکثر سیستم های مهندسی، اجرایی و محاسباتی را می توان در قالب یکسری داده (خصیصه یا خصیصه ها و خروجی منطبق با آنها) تعریف نمود، می توان با استفاده از یک الگوریتم (ایجاد درخت)، خصیصه ها و خروجی ها را آنالیز نموده و سیستم را براساس این داده ها در قالب یک درخت تصمیم ارائه کرد.

درخت تصمیم، درختی است که در آن نمونه ها را به نحوی دسته بندی می کند که از ریشه به سمت پائین رشد می کنند و در نهایت به گره های برگ می رسد.

• هر گره داخلی یا غیر برگ با یک خصیصه مشخص می شود. این خصیصه سؤالی را در رابطه با مثال ورودی مطرح می نماید.

• در هر گره داخلی به تعداد جوابه ای ممکن با این سؤال شاخه وجود دارد که هر یک با مقدار آن جواب مشخص می شوند.

• برگ های این درخت با یک کلاس و یا یک دسته از جواب ها مشخص می گردند.

درخت تصمیم، فرایند تصمیم گیری برای تعیین دسته یک مثال ورودی را نشان می دهد. شکل زیر نمایش یک درخت تصمیم به همراه همه مؤلفه های اساسی در آن است.

هر برگ این درخت یک کلاس یا دسته را مشخص می نماید.

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

مراحل دسته بندی درخت تصمیم

مراحل دسته بندی یک مثال آموزشی در درخت تصمیم به این صورت است:

از ریشه درخت شروع می شود.

خصیصه معین شده توسط این گره تست می گردد.

سپس منطبق با ارزش خصیصه در طول شاخه ها حرکت رو به پائین انجام می دهد.

این فرآیند برای گره های زیردرختان گره جدید تکرار می شود .

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

درخت تصمیم برای چه مسائلی کاربرد بهتری دارد؟

انواع مختلفی از روش های یادگیری درخت تصمیم، با قابلیت ها و نیازمندی های گوناگونی توسعه یافته اند.

اما در حالت کلی، یادگیری درخت تصمیم برای مسائلی با ویژگی های زیر مناسب است:

مسائلی كه در آنها نمونه ها به شکل جفتهاي صفت – مقدار بازنمایی می شوند – در اینگونه مسائل، نمونه ها با مجموعه ثابتی از صفات و مقادیر آنها بیان می شوند. ساده ترین وضعیت برای یادگیری درخت تصمیم، زمانی است که هر صفت تعداد کوچکی از مقادیر ممکن گسسته بگیرد. هرچند با توسعه به الگوریتم پایه، امکان استفاده از صفات با مقادیر پیوسته نیز امکان پذیر است.

مثال: صفت: دما مقدار:{گرم، معتدل، خنک}.

مسائلی كه در آنها تابع هدف مقادیر خروجی گسسته دارند – می توان روش های درخت تصمیم را به گونه ای گسترش داد، که بتوانند توابعی با خروجی بیش از دو مقدار را یادگیری کنند. نوع دیگری از توسعه، امکان دستیابی به توابع هدف یادگیری با خروجی های مقدار پیوسته را امکان پذیر می سازد.

مثال:

خروجی یک تابع هدف فرضی: {بلی، خیر}

ممکن است به توصیفات فصلی نیاز باشد – درختان تصمیم به شکل ذاتی عبارات فصلی را بازنمایی می نمایند.

ممکن است داده هاي آموزشی حاوي خطا باشند – روش های یادگیری درخت تصمیم نسبت به وجود خطا در داده های آموزشی مقاوم هستند. )خطا در دسته بندی مثالهای آموزشی و خطا در مقادیر صفاتی که مثالهای آموزشی را تشریح می کنند.(

ممکن است داده هاي آموزشی حاوي صفات فاقد مقدار باشند – روش های درخت تصمیم می توانند زمانی که برخی مثالهای آموزشی مقادیر نا شناخته دارند نیز استفاده شوند.

نمونه هایی از مسائلی که دارای این دسته از ویژگی ها بوده و یادگیری درخت تصمیم به کارگرفته شده اند ،عبارتند از:

یادگیری دسته بندی بیماران پزشکی به وسیله بیماری های آنها، دسته بندی عمل کردن اشتباه تجهیزات به وسیله دلایل آنها و دسته بندی اعطای وام توسط احتمال عدم پرداخت آنها.

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

مزایای درخت تصمیم

مزایای درختان تصمیم نسبت به روش های دیگر داده کاوی عبارتند از:

1. قوانین تولید شده و به کارگرفته شده قابل استخراج و قابل فهم هستند.

2. درخت تصمیم، توانایی کار با داده های پیوسته و گسسته را دارد.

3. درخت تصمیم از نواحی تصمیمگیری ساده استفاده می کند.

4. مقایسه های غیرضروری در این ساختار حذف می شود.

5. از ویژگی های متفاوت برای نمونه های مختلف استفاده می شود .

6. احتیاجی به تخمین تابع توزیع نیست.

7. آماده سازی داده ها برای یک درخت تصمیم، ساده یا غیرضروری است. (روش های دیگر اغلب نیاز به نرمال سازی داده یا حذف مقادیر خالی یا ایجاد متغیرهای پوچ دارند).

8. درخت تصمیم یک مدل جعبه سفید است. توصیف شرایط در آن به آسانی با منطق بولی امکان پذیر است درحالی که شبکه های عصبی به دلیل پیچیدگی در توصیف نتایج آنها یک جعبه سیاه هستند.

9. تأئید یک مدل در درختان تصمیم با استفاده از تست های آماری امکانپذیر است (قابلیت اطمینان مدل را می توان نشان داد).

10. ساختارهای درخت تصمیم برای تحلیل داده های بزرگ در زمان کوتاه قدرتمند هستند.

11. روابط غیر منتظره یا نامعلوم را می یابند.

12. درختان تصمیم قادر به شناسایی تفاوتهای زیرگروه ها هستند.

13. درختان تصمیم قادر به سازگار کردن داده های فاقد مقدار هستند.

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

معایب درختان تصمیم

1. در مواردی که هدف از یادگیری، تخمین تابعی با مقادیر پیوسته است مناسب نیستند.

2. در موارد با تعداد دسته های زیاد و نمونه آموزشی کم، احتمال خطا بالاست.

3. تولید درخت تصمیم گیری، هزینه محاسباتی بالا دارد.

4. هرس کردن درخت، هزینه بالایی دارد.

5. در مسائلی که دسته های ورودی با نواحی مکعبی به خوبی جدا نشوند و دسته ها همپوشانی داشته باشند، خوب عمل نمی کنند.

6. در صورت همپوشانی گره ها تعداد گره های پایانی زیاد می شود.

7. در صورتی که درخت، بزرگ باشد امکان است خطاها از سطحی به سطحی دیگر جمع شوند )انباشته شدن خطای لایه ها بر روی یکدیگر(.

8. طراحی درخت بهینه، دشوار است. کارائی اش به چگونگی طراحی خوب آن بستگی دارد.

9. احتمال تولید روابط نادرست وجود دارد.

10. بازنمایی درخت تصمیم دشوار است.

11. وقتی تعداد دسته ها زیاد است، می تواند باعث شود که تعداد گره های پایانی بیشتر از تعداد دسته های واقعی بوده و بنابراین زمان جستجو و فضای حافظه را افزایش می دهد .

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

سپاس و قدردانی

با سپاس از توجه شما

تشکر ویژه از استاد گرانقدرم جناب آقای دکتر ……………..

نام دانشجو

Email : …………………@gmail.com

تصاویر دانلود پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

احتمالا لازم باشد که شما تغییراتی در این فایل انجام دهید، لذا جهت انجام تغییرات لازم ، می توانید این فایل را ویرایش کرده و بصورت پی دی اف یا پاورپوینت در بیاورید. در زیر، برخی از تصاویری که از داخل فایل های پروژه تهیه شده است را جهت آشنایی شما عزیزان در سایت قرار داده ایم.

نمونه تصویر فایل ورد word:

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.

نمونه تصویر فایل پاورپوینت PowerPoint :

دانلود پروژه آماده داده کاوی با پایتون – پروژه آماده الگوریتم درخت تصمیم با پایتون Random Forest جنگل تصادفی.