این الگوریتم، درختانِ تصمیمِ از بالا به پایین می‌سازد و با طرح این سوال که چه صفتی باید در ریشه‌ی درخت آزمایش شود آغاز می‌کند. برای پاسخ به این سوال، با استفاده از یکی از انواع آزمایش‌های آماری برای تعیین مناسب‌ترین صفت برای دسته‌بندی مثال‌های آموزشی، تصمیم براساس هر صفت نمونه را ارزیابی می‌کند.
در روش CHAID، که به «شناسایی اثرات متقابل خودکار کای ۲» (Chi-squared Automatic Interaction Detection) نیز شهرت دارد، در هر گام، متغیر پیشگویی که بیشترین میزان ارتباط با متغیر وابسته را دارد در مدل و درخت تصمیم به کار می‌رود. سطوح یا طبقه‌های هر متغیر پیشگو ممکن است در این حالت با یکدیگر ادغام شوند زیرا سطح معنی‌داری ممکن است در هر طبقه کمتر از مقدار مورد انتظار باشد. محاسبه آماره کای ۲ و محاسبه سطح معنی‌داری و رد فرض صفر در آزمون با سطح α ، باعث ایجاد گره جدید خواهد شد. به این ترتیب شاخه‌ها تولید شده و درخت تصمیم رشد می‌کند.
تیم برنامه نویسی ناب لرنینگ با داشتن یک بانک اطلاعاتی متشکل از 50.000 پروژه، در همه زمینه ها اماده دریافت سفارشات برنامه نویسی و درخواست های شما می باشد.
ناب لرنینگ |
بزرگترین بانک اطلاعاتی پروژه های دانشجویی