Вопрос или проблема
В следующем наборе данных, если мы хотим включить только две переменные, STORE и PctDiscMM, в модель классификационного дерева, какое возможное количество первых разбиений?
library(islr)
data(OJ)
length(unique(OJ$PctDiscMM))
length(unique(OJ$ STORE))
length(unique(OJ$PctDiscMM))=18 и length(unique(OJ$ STORE))=5, поэтому можем ли мы сказать, что количество первых разбиений равно 17 * 4 = 64?
Первое разбиение может быть либо по Store, либо по PctDiscMM. Предположим, вы создаете бинарное дерево. Существует 18 вариантов для Store и 5 вариантов для PctDiscMM.
Возможное количество первых разбиений = 18 + 5
Ответ или решение
Для вычисления возможного количества первых разбиений в дереве решений с использованием переменных STORE и PctDiscMM, необходимо учитывать несколько факторов, касающихся структуры и формата данных.
Понимание структуры данных
-
Множество уникальных значений: Вы указали, что переменная PctDiscMM имеет 18 уникальных значений, а переменная STORE имеет 5 уникальных значений. Это важный аспект, так как количество возможных разбиений зависит от числа уникальных значений в рассматриваемых переменных.
-
Типы разбиений: При создании дерева решений, разбиения могут быть как непрерывными (для PctDiscMM), так и категориальными (для STORE). Важно понимать, как проводить разбиения для каждой из переменных.
Расчет возможных разбиений
Для непрерывной переменной PctDiscMM
Когда мы имеем 18 уникальных значений для PctDiscMM, возможные разбиения можно проводить между каждым из двух соседних значений. Например:
- Если уникальные значения PctDiscMM: {0.1, 0.2, …, 1.8}, то вы можете разбить на 17 интервалов (между каждой парой значений). Таким образом, для PctDiscMM у нас 17 возможных разбиений.
Для категориальной переменной STORE
Учитывая, что переменная STORE имеет 5 уникальных категорий, разбиение по этой переменной возможно как каждое значение в отдельности. То есть, создавая разбиение, вы можете разделить на:
- {STORE1}, {STORE2}, {STORE3}, {STORE4}, {STORE5}.
Каждое из этих значений предполагает одно разбиение, что дает нам 5 возможных разбиений для переменной STORE.
Итоговый расчет
Принимая во внимание вышеизложенное:
- Возможные разбиения для PctDiscMM: 17
- Возможные разбиения для STORE: 5
Суммарное количество возможных первых разбиений будет равно:
[ 17 + 5 = 22 ]
Заключение
Количество первых разбиений в классификационном дереве с учетом переменных STORE и PctDiscMM составляет 22. Это дает возможность для создания более точных моделей, в том числе для анализа и классификации данных, так как используется максимальное количество уникальных значений для первого разбиения.
Такой подход к выбору разбиений направлен на оптимизацию работы дерева решений, позволяя максимально использовать информацию, заложенную в данных.