Lecția 4: Arborii de decizie

În această lecție, elevii se vor uita în profunzime la un anumit tip de model: arborii de decizie. Elevii vor vedea cum diferite date de antrenament au ca rezultat crearea de modele diferite, experimentând direct ce înseamnă ca modelele să fie bazate pe date. La final, elevii vor vedea de ce este folosită învățarea automată pentru a crea arbori de decizie.

Obiective de învățare

  • Să descrie cum sunt utilizați arborii de decizie pentru a construi un model ML de clasificare
  • Să descrie cum un model ML este modificat de datele de antrenament
  • Să explice de ce este folosit ML pentru a crea arbori de decizie

Cuvinte-cheie

Arbore de decizie, caracteristică, nod, nod rădăcină, nod de decizie, nod frunză, clasificare, transparență

Structura lecției

  • Recapitulare clasificare
  • Cum arată un model?
  • Cum folosim un arbore de decizie
  • Cum creăm un arbore de decizie
  • Cum folosim ML pentru a crea un arbore de decizie
  • Arbori de decizie în medicină

Prezentarea lecției

Descarcă resursele lecției

Pentru a accesa resursele lecției, te rugăm mai întâi să te autentifici în cont sau să îți creezi un cont nou gratuit.
Vă vom pune apoi câteva întrebări pentru a înțelege mai bine cum veți folosi resursele Experience AI.