decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish

DOCX 10 стр. 170,6 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 170,6 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

o‘zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti fan: tizim va signallarni qayta ishlash mutaqil ish №1 mavzu: decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish bajardi: sadirov erkinjon toshkent-2023 mavzu: decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish reja kirish 1. decision trees algoritmi nima 2. random forests algoritmi nima uchun ishlatiladi 3. decision trees va random forests algoritmlari orasidagi asosiy farqi 4. qanday holatlarda decision trees algoritmi yaxshi ishlaydi xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish: "decision trees va random forests algoritmlari ma'lumotlarni tahlil qilishda amaliy va nazariy vositalar sifatida juda ommalashgan algoritmlardir. bu algoritmlar ma'lumotlar to'plamini o'rganishda va aniq qarorlarni qabul qilishda foydalaniladi. decision trees, qarorlar ketma-ketligini ifodalovchi odatiy daraxtlardan iborat bo'lib, ma'lumotlar tahlilini tushunarliroq qilish uchun ishlatiladi. biroq, bu algoritm oddiy va o'zgaruvchan ma'lumotlar uchun sezgir emaslikka olib kelishi mumkin. random forests esa, ko'p sonli decision trees modellarini birlashtirib, ma'lumotlar to'plami bo'yicha …

2 / 10

modellarda o'zgaruvchanlik va to'g'ri natijalarni ta'minlashda chegaralar bo'ladi. boshqa tomondan, random forests algoritmi, ko'p sonli decision trees modellarini birlashtirib, o'rganish kuchini oshiradi va o'zgaruvchan ma'lumotlar bo'yicha yuqori darajada ishonchli natijalarga erishishga yordam beradi. u, sinashda va o'rganishda ko'p variantlarni e'tibor qiladi va o'z xususiyatlari bilan ma'lumotlar analizining sifatini oshiradi. bu tezis ma'lumotlarni tahlil qilishda va qarorlar qabul qilishda bu ikki algoritmlarning ahamiyatini tushuntiradi." 1. decision trees algoritmi nima decision trees algoritmi ma'lumotlar analizi va maslahat olishda ishlatiladigan bir tahlil algoritmidir. bu algoritm ma'lumotlarni tahlil qilish va qarorlarni olish uchun qarorlar ketma-ketligini ifodalovchi bir grafik strukturani ishlatadi. decision trees, bir qator ma'lumotlardan olingan o'zgaruvchanlarni (features) o'rganish uchun yaratingan daraxtlarga o'xshashdir. har bir qadamda, bu daraxt "qarorlar" (decisions) sifatida ifodalangan parametrlarga ko'ra bo'lib, ma'lumotlarni to'plamga bo'lib, ulardan ko'rib chiqiladigan qarorlar qabul qiladi. masalan, bir texnologiya kompaniyasi savdoqbilini qanday joylarda yopish kerakligini aniqlash uchun decision trees algoritmini ishlatishi mumkin. algoritm, savdoqbilini yopish jarayonida …

3 / 10

rafik struktura bo'lib, ma'lumotlarni klassifikatsiya va regressiya uchun ishlatiladi. ma’lumotlar to’plami uchun har bir xususiyat bo’yicha "so'rovlarni" qo'ydigan va natijada biror qarorni aniqlaydigan daraxt shaklidagi model hisoblanadi. har bir qadamda, daraxtda bir xususiyat (masalan, kredit oluvchi yosh, maosh darajasi) bo'yicha ma'lumotlar kesiladi va eng yaxshi natija olish uchun yuqori darajada “split” qilinadi. ular jamlanib, qo'shimcha qarorlarni qabul qilishda yordam beradi. bu algoritm ma'lumotlar tahlili, nazorat, meditsina, marketing va boshqa sohalar uchun samarali bo'lishi mumkin. 2. random forests algoritmi nima uchun ishlatiladi random forests algoritmi, ma'lumotlarni tahlil qilishda ko'p sonli decision trees modellarining birlashtirilgan jamlanmasidir. bu algoritm, ensemble learning (jamlanma o'rganish) usuli orqali amalga oshiriladi va ko'p sonli decision trees modellarini yaratib, ularning o'zaro ovoz birligini hisobga oladi. random forests, har bir decision tree modelini turli qismlarga bo'lib, har bir qismini turli ma'lumotlar to'plami va boshqa belgilangan xususiyatlari (feature) ishlatib tuzadi. keyin, barcha modellar o'zlarining natijalarini birlashtirib, eng ko'p ovozlanadigan (eng …

4 / 10

i kompensatsiya qiladi va natijada ko'p to'g'ri javoblar olishga imkoniyat yaratadi. ushbu algoritm ko'p sonli modellar jamlanmasi sifatida ishlaydi, shuningdek, uning boshqa algoritm modelidan farqli ravishda o'zgaruvchanlik va overfitting (o'rganish kuchini aynan ma'lumotlarga moslash) muammolariga qarshi o'zining integratsiya usullari bor. random forests, sinash, klassifikatsiya, regressiya va ma'lumotlar tahlili kabi turli sohalarda muvaffaqiyatli ishlay oladi. 3. decision trees va random forests algoritmlari orasidagi asosiy farqi asosiy farqlar: modellar strukturasi: decision trees algoritmi odatda yolg'iz daraxt shaklida ishlaydi. har bir qadamda bir xususiyat bo'yicha ma'lumotlarni kesib olish va qarorni aniqlash uchun tushunarli daraxt shakli ishlatiladi. random forests esa ko'p sonli decision trees modellarining jamlanmasi hisoblanadi. har bir modell o'zgaruvchan ma'lumotlar to'plami (bootstrap sampling) bilan o'rganiladi va keyinchalik natijalarning o'rtacha qiymati hisoblanadi. o'zgaruvchanlik va to'g'ri natijalar: decision trees algoritmi o'zgaruvchan ma'lumotlarni yaxshiroq tushunishiga yordam beradi, ammo bu modellar odatda o'zgaruvchanlik va to'g'ri natijalarni ta'minlashda chegaralar bo'lishi mumkin. random forests esa ko'p sonli modellarining …

5 / 10

ng mahiyati: sinxronlashtirish (synchronization): · bu, random forests algoritmining asosiy qismlaridan biri bo'lib, har bir decision tree modellari o'zgaruvchan ma'lumotlar to'plami (bootstrap sampling) bilan tuziladi. sinxronlashtirishning maqsadi, har bir modellarni turlicha ma'lumotlar bilan ta'minlash orqali, ularning bir-biriga ta'siri va umumiy natijalar o'rtasidagi o'rtacha qiymatni hosil qilishdir. qo'llab-quvvatlash (ensemble learning): · bu, algoritmlar yig'indisidir, bu holatda har bir decision tree modeli o'zining o'ziga xos ma'lumotlar to'plamini o'rganib chiqaradi. · modellar birlanmasi orqali (ensemble learning), ularning natijalari jamlanib, ularning o'rtacha qiymati yordamida yuqori darajada ishonchli va to'g'ri natijalarga erishish uchun ishlatiladi. sinxronlashtirish, har bir modellarni bir xil ma'lumotlar to'plami bilan o'rganish orqali ularning qarorlari o'rtacha qiymatini aniqlashda yordam beradi. qo'llab-quvvatlash esa bu modellar birlashmasini va ularning o'rtacha natijalarini qabul qilish orqali ishonchli va yuqori darajada to'g'ri natijalarga erishishda yordam beradi. bu ikki atama birgalikda random forests algoritmini yuqori darajada ishonchli va o'rganish kuchiga ega bo'lgan qiladi. random forests esa har bir modellarni …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish"

o‘zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti fan: tizim va signallarni qayta ishlash mutaqil ish №1 mavzu: decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish bajardi: sadirov erkinjon toshkent-2023 mavzu: decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish reja kirish 1. decision trees algoritmi nima 2. random forests algoritmi nima uchun ishlatiladi 3. decision trees va random forests algoritmlari orasidagi asosiy farqi 4. qanday holatlarda decision trees algoritmi yaxshi ishlaydi xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish: "decision trees va random forests algoritmlari ma'lumotlarni tahlil qilishda amaliy va nazariy vositalar sifatida juda omm...

Этот файл содержит 10 стр. в формате DOCX (170,6 КБ). Чтобы скачать "decision trees va random forests algoritmlarini tahlil qilish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: decision trees va random forest… DOCX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram