Ich mache einige Klassifizierungsexperimente mit Entscheidungsbäumen (speziell rpart-Paket in R). Wenn ich die Tiefe eines Entscheidungsbaums auf 10 setze, erwarte ich einen kleinen Baum, der jedoch ziemlich groß ist und 7650 beträgt. Wie lautet also genau die Definition von Größe (und Tiefe) in Entscheidungsbäumen?
PS: Mein Datensatz ist ziemlich groß.
Antworten:
Die Tiefe eines Entscheidungsbaums ist die Länge des längsten Pfades von einer Wurzel zu einem Blatt.
Die Größe eines Entscheidungsbaums entspricht der Anzahl der Knoten im Baum.
Beachten Sie, dass, wenn jeder Knoten des Entscheidungsbaums eine binäre Entscheidung trifft, die Größe bis zu , wobei die Tiefe ist. Wenn einige Knoten mehr als 2 untergeordnete Knoten haben (z. B. treffen sie eine ternäre Entscheidung anstelle einer binären Entscheidung), kann die Größe sogar noch größer sein. Eine Größe von 7650 ist also nicht unangemessen, wenn einige Knoten binäre Entscheidungen treffen und andere ternäre oder Mehrwegentscheidungen treffen.