DECISION TREES 한국어 뜻 - 한국어 번역

• 결정 트리
• 의사 결정 나무
• decision trees

영어에서 Decision trees 을 사용하는 예와 한국어로 번역

Decision Trees.
나무 결정.

This process makes use of decision trees.
이 예제에서는 decision-trees를 사용합니다.

Decision Trees.
결정 트리를.

Example- identifying risky bank loans using C5.0 decision trees.
예제: C5.0 결정 트리를 사용한 위험 은행 대출 확인.

Decision trees are trained on data for classification and regression problems.
의사 결정 트리는 분류 및 회귀 문제에 대한 데이터에 대해 학습됩니다.

Such algorithms may not guarantee global optimal solutions for decision trees.
이런 알고리즘들은 최적 결정 트리를 알아낸다고 보장할 수는 없다.

Try to implement simple models such as decision trees and K-means clustering.
의사 결정 트리와 K-means 클러스터링 같은 간단한 모델을 구현하도록 노력하십시오.

The final result is the average of all these randomly constructed decision trees.
최종 결과는 임의로 구성된 이 모든 의사결정 트리 평균값이다.

Decision trees are often fast and accurate and a big favorite in machine learning.
의사 결정 트리는 종종 빠르고 정확하며 기계 학습에서 가장 선호되는 경우가 많습니다.

Create publication-ready charts, tables and decision trees in one tool.
하나의 툴에서 문서 지원 차트, 테이블, 의사결정 트리를 작성할 수 있습니다.

MARS: extends decision trees to handle numerical data better.
MARS (Multivariate adaptive regression splines): 더 많은 수치 데이터를 처리하기 위해 결정 트리를 사용한다.

Nor does your first recommender system need to use gradient-boosted decision trees.
또한 당신의 첫 번째 추천 시스템도 gradient-boosted decision tree를 사용할 필요가 없습니다.

The sum of the predictions made from decision trees determines the overall prediction of the forest.
의사 결정 나무에서 만들어진 예측의 합이 전체 숲의 예측을 결정합니다.

Decision trees are useful for analyzing sequential decision problems under uncertainty.
결정 트리는 불확실성 하에서 순차적 결정 문제를 분석하는 데 유용합니다.

For example, look for simple models such as decision trees and discriminants that are fast and easy to interpret.
예를 들어, 결정 트리 및 판별분석 같이 빠르고 쉽게 해석할 수 있는 단순한 모델을 찾아보십시오.

Look, we have given them hundreds of tests over the years-- empathy tests, uh, right and wrong decision trees.
감정 테스트, 어 옳고 그른 결정 나무들 이봐, 우린 그들에게 수백 달러를 줬어 지난 몇 년간의 시험으로.

There are many algorithms out there which construct Decision Trees, but one of the best is called as ID3 Algorithm.
의사 결정 트리를 생성하는 많은 알고리즘이 있지만 가장 좋은 알고리즘 중 하나를 ID3 알고리즘이라고합니다.

Methods like decision trees, random forest, gradient boosting are being popularly used in all kinds of data science problems.
의사 결정 트리, 임의의 숲, 그라데이션 증폭과 같은 방법은 모든 종류의 데이터 과학 문제에 널리 사용되고 있습니다.

Entropy and Information Gain are super important in many areas of machine learning, in particular, in the training of Decision Trees.
엔트로피 및 정보 이득은 기계 학습의 많은 분야에서 매우 중요하다, 특히, 의사 결정 트리의 교육 (예제).

Business rules systems, fuzzy rules, and decision trees are all possible knowledge representations for business process knowledge.
비즈니스 규칙 시스템, 퍼지 규칙 및 의사 결정 나무는 비즈니스 프로세스 정보에 대 한 모든 가능한 지식 표현.

Advanced model-fitting capabilities in JMP include neural network models(the Neural platform) and decision trees(the Partition platform).
JMP의 고급 모형 적합화 기능으로는 신경망 모형(신경망 플랫폼)과 결정 트리(분할 플랫폼)가 있습니다.

IBM SPSS Decision Trees helps you better identify groups, discover relationships between them and predict future events.
IBM SPSS Decision Trees는 그룹을 더욱 잘 식별하고 이들 사이의 관계를 발견하며 향후 이벤트를 예측하도록 도와줍니다.

Given the scarcity of data and computation, strong statistical tools such as Kernel Methods, Decision Trees and Graphical Models proved empirically superior.
데이터 및 계산능력이 부족한 경우, 커널 방법, 의사 결정 트리 및 그래픽 모델과 같은 강력한 통계 도구쪽이 우수한 성능을 보여줍니다.

Decision Trees can get really complicated even for simple decisions, so I would NOT recommend you to start learning with them.
의사 결정 트리는 간단한 의사 결정조차도 정말 복잡해질 수 있으므로 그들과 함께 배우기 시작하는 것을 권장하지 않습니다.

These weights can be used to inform the training of the weak learner, for instance, decision trees can be grown that favor splitting sets of samples with high weights.
이러한 가중치는 약한 학습기의 훈련에 영향을 미칠 수 있는데, 예를 들어 결정 트리는 높은 가중치를 가진 샘플의 집합을 나누는 것을 선호하도록 성장할 수 있다.

Note that simple decision trees are not likely to generalize well to new data, so if you need predictive power you should investigate JMP Pro.
단순한 의사결정나무 분석은 새 데이터로 일반화되지 못할 가능성이 높으므로, 예측 검정력이 필요할 경우 JMP Pro를 사용해야 합니다.

You can perform automated training to search for the best classification model type, including decision trees, discriminant analysis, support vector machines, logistic regression, nearest neighbors, and ensemble classification.
자동화된 훈련을 수행하여 결정 트리, 판별분석, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 최근접이웃, 앙상블 분류 등 최적의 분류 모델 유형을 검색할 수 있습니다.

Random forests creates decision trees on randomly selected data samples, gets prediction from each tree and selects the best solution by means of voting.
임의 포리스트는 임의로 선택된 데이터 샘플에 의사 결정 트리를 만들고, 각 트리에서 예측을 얻고, 투표를 통해 최상의 솔루션을 선택합니다.

The algorithm parameters that control feature selection for a decision trees model are MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES and MAXIMUM_OUTPUT.
의사 결정 트리 모델의 기능 선택을 제어하는 알고리즘 매개 변수는 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES와 MAXIMUM_OUTPUT입니다. The algorithm parameters that control feature selection for a decision trees model are MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES and MAXIMUM_OUTPUT.

Bootstrap aggregated(or bagged) decision trees, an early ensemble method, builds multiple decision trees by repeatedly resampling training data with replacement, and voting the trees for a consensus prediction.
초기 앙상블 방법인 배깅(Bootstrap aggregating) 결정 트리는 반복적으로 교체 과정을 수행하는 것과 함께 훈련 데이터를 재 샘플링하고, 합의 예측을 위한 트리를 선택하는 것으로 다수의 의사 결정 트리를 생성한다.

영어 문장에서 "decision trees"를 사용하는 방법

using Decision Trees to balance frequent Learning.

Decision trees can represent all Boolean fractions.

Perinel: Decision Trees and Uncertain Inference.- G.

[R] Decision Trees /Decision Analysis with R?

The theory behind decision trees is simple.

Pruning Multivariate Decision Trees by Hyperplane Merging.

Decision trees apply only to user input.

On Linear Decision Trees Computing Boolean Functions.

Decision trees for the propensity to buy.

Inducing Multivariate Decision Trees with the R4-rule.

한국어 문장에서 "의사 결정 나무"를 사용하는 방법

의사 결정 나무 분석 결과 재발에 영향을 끼치는 변수들은 군집마다 상이하게 나타났다.

로버트 오셔 슐라이파와 하워드 라이파는 베이즈 정리를 응용한 의사 결정 나무 이론을 개발해 기업의 의사 결정을 도왔다.