Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree

Tài liệu này giới thiệu về cây quyết định, một phương pháp học máy phổ biến được sử dụng để phân loại và dự đoán. Cây quyết định là một cấu trúc phân cấp, trong đó mỗi nút đại diện cho một thuộc tính, mỗi nhánh đại diện cho một kết quả của thuộc tính đó và mỗi lá đại diện cho một lớp hoặc một giá trị dự đoán.

Sinh viên, nhà nghiên cứu

Tài liệu này trình bày chi tiết về cây quyết định, một thuật toán học máy mạnh mẽ và dễ hiểu. Chúng ta sẽ khám phá cấu trúc và nguyên lý hoạt động của cây quyết định, bao gồm các khái niệm quan trọng như nút, nhánh và lá. Tài liệu cũng đi sâu vào thuật toán ID3, một phương pháp phổ biến để xây dựng cây quyết định, cùng với các độ đo entropy, information gain và Gini được sử dụng để lựa chọn thuộc tính tốt nhất cho mỗi nút. Bên cạnh đó, tài liệu cũng thảo luận về vấn đề overfitting và các phương pháp để tránh nó, đảm bảo cây quyết định có khả năng khái quát hóa tốt trên dữ liệu mới. Cuối cùng, tài liệu cung cấp các ví dụ minh họa và ứng dụng thực tế của cây quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau.