সংক্ষিপ্ত উত্তর
মিথস্ক্রিয়া ক্যাপচার জন্য কার্টগুলির সহায়তা প্রয়োজন।
দীর্ঘ উত্তর
সঠিক লোভী অ্যালগরিদম নিন (চেন এবং গেস্টরিন, 2016):
পাতায় গড়টি শর্তযুক্ত প্রত্যাশা হবে তবে পাতার পথে প্রতিটি বিভাজন অপরটির চেয়ে আলাদা independent যদি বৈশিষ্ট্য এ নিজেই বিবেচনা করে না তবে এটি বৈশিষ্ট্য বি এর সাথে মিথস্ক্রিয়ায় গুরুত্বপূর্ণ, আলগোরিদমটি বৈশিষ্ট্য এ-তে বিভক্ত হবে না এই বিভাজন ছাড়া, অ্যালগরিদম ফিচার বিতে বিভাজনের পূর্বাভাস দিতে পারে না, যা মিথস্ক্রিয়া উত্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয়।
গাছগুলি সহজ দৃশ্যে ইন্টারঅ্যাকশন চয়ন করতে পারে। আপনার কাছে দুটি বৈশিষ্ট্য এবং টার্গেট সহ একটি ডেটাসেট থাকলে , অ্যালগরিদমের কাছে এবং ছাড়া বিভাজিত হওয়ার কিছুই নেই , সুতরাং, আপনি যথাযথভাবে অনুমান সহ চারটি পাতা পাবেন ।x1,x2y=XOR(x1,x2)x1x2XOR
অনেক বৈশিষ্ট্য, নিয়মিতকরণ এবং বিভাজনের সংখ্যার কঠোর সীমা সহ একই অ্যালগরিদম ইন্টারঅ্যাকশন বাদ দিতে পারে।
সমাধান নীচে উপস্থিত
নতুন বৈশিষ্ট্য হিসাবে সুস্পষ্ট মিথস্ক্রিয়া
ঝাংয়ের একটি উদাহরণ ("ডেটা সায়েন্সের প্রতিযোগিতা জিতেছে", 2015):
অ-লোভী গাছ অ্যালগোরিদম
অন্য প্রশ্নে, সিমোন লুক-হেড-ভিত্তিক অ্যালগরিদম এবং তির্যক সিদ্ধান্ত গাছের পরামর্শ দেয় ।
একটি ভিন্ন শিক্ষার পদ্ধতি
কিছু শেখার পদ্ধতি ইন্টারঅ্যাকশনগুলি আরও ভালভাবে পরিচালনা করে।
পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানগুলির একটি টেবিল এখানে রয়েছে (লাইন "বৈশিষ্ট্যগুলির রৈখিক সংমিশ্রণগুলি বের করার ক্ষমতা"):