Tree 위젯과 Tree View 위젯

Tree 위젯과 Tree View 위젯

 

150개의 인스턴스가 있음을 확인할 수 있다.

각 변수들에 따라서 어떻게 그래프가 분포되어 있는지 확인할 수 있다. 

 

boxplot에서도 수치들의 분포를 살펴볼 수 있었지만, distributions에서도 막대그래프의 형태로 수치의 분포를 살펴볼 수 있다. 

여기서는 전처리는 하지 않고, data set만 연결을 하였다. 그리고 출력으로는 의사결정 tree학습 알고리즘인 learner와 잘 훈련된 모델이 나올 수 있다.

여기서 우리는 여러 가지 값들을 세팅해볼 수 있는데, tree의 이름은 기본적으로 tree라고 되어 있고, 이름은 변경이 가능하다. 

Induce binary tree: 이진트리 형태로 분할을 한다. 즉 자식노드가 두 개가 있다. 

Min, number of instances in leaves : 단말노드에 들어가 있는 최소 인스턴스는 두 개 이상이어야 한다.

limit the maximal tree depth to: tree의 깊이를 100으로 제한한다. 

classirication에 stop when majority reaches가 95%로 도달하면 더이상 분할하지 않고 중지한다.

 

tree widget은 두 가지 역할을 한다.

우선 출력값으로 모델을 생성한다. 아래처럼 하면 tree에서 모델이 나와서 tree의 입력으로 들어간다. 라는 의미이다.

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