 Ndenge nini algorithme ya nzete ya décision esalaka?
Algorithme ya nzete ya mikano ezali technique ya apprentissage machine oyo esalelamaka pona ko résoudre ba problèmes ya classification to ya régression. Etongami na modèle ya ba décisions oyo ezali lokola nzete mpe ba conséquences na yango oyo ekoki kobima. Na noeud moko na moko ya kati ya nzete, algorithme ekabolaka ensemble ya ba données na ba sous-ensembles mibale to koleka na kotalaka condition to seuil moko boye ya fonctionnalité moko. Condition oyo eponami pona ko maximiser séparation entre ba sous-ensembles mibale oyo ezuami. Processus ya kopona condition ya malamu pe kokabola ensemble ya ba données ezongelami récursivement pona moko moko ya ba sous-ensembles oyo ezuami, tii tango critère ya arrêt ekokisama. Yango ekoki kozala, ndakisa, ntango sous-ensemble ezali moke mpenza to ba instances nionso oyo ezali na sous-ensemble ezali ya classe moko. Soki nzete etongami, ba instances ya sika ekoki ko classifier na ko naviguer kobanda na mosisa ya nzete tii na nkasa, na kotalaka ba valeurs ya ba fonctionnalités ya instance. Na sima classe to valeur na noeud ya nkasa eponami lokola prédiction pona instance. Algorithme ya nzete ya mikano ezali na matomba mingi: ezali pete, ekoki kolimbolama, mpe mbangu. Kasi, ekoki kozala na likama ya kokangama mingi soki nzete ezali mozindo mingi to soki nkasa ezali mike mingi, mpe ekoki mpe kokóma ya kotɛngatɛnga te soki ensemble ya ba données ebongwanaki. Mpo na kosilisa makambo maye, bakoki kosalela mayele lokola kokata, kokɔtisa na saki to kotombola.