معرفی دوره: رگرسیون با استفاده از درخت تصمیم (Decision Tree – DT) در متلب MATLAB
درخت تصمیم (Decision Tree – DT) یکی از روشهای ساده و کارآمد در یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای حل مسائل رگرسیون (Regression) و طبقهبندی (Classification) بهکار میرود. این روش با تقسیم تکراری فضای ویژگیها و ایجاد قوانین تصمیمگیری، روابط بین متغیرهای ورودی و خروجی را مدلسازی میکند.
در این دوره، پیادهسازی درخت تصمیم برای رگرسیون در محیط MATLAB بهصورت گامبهگام آموزش داده میشود. از پیشپردازش دادهها (Preprocessing) و مدیریت دادههای آموزشی و تست گرفته تا آموزش مدل (Model Training)، پیشبینی (Prediction)، و ارزیابی عملکرد مدل (Model Evaluation)، تمامی مراحل بهطور دقیق پوشش داده میشود. همچنین، مفهوم اهمیت پیشبینیکنندهها (Predictor Importance) و نحوه تفسیر نتایج درخت تصمیم نیز بررسی خواهد شد.
این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران، و مهندسان علاقهمند به یادگیری تکنیکهای ساده و کارآمد مدلسازی در مسائل رگرسیون طراحی شده است.
سرفصل دوره: رگرسیون با درخت تصمیم (Decision Tree Regression) در MATLAB
بخش 1: مقدمه و آشنایی با درخت تصمیم (Decision Tree)
- معرفی درخت تصمیم و کاربردهای آن.
- مقایسه درخت تصمیم با سایر روشهای رگرسیون.
- بررسی ساختار درخت و گرهها (Nodes) و نحوه تصمیمگیری.
بخش 2: مدیریت دادهها (Data Management)
- وارد کردن دادهها از فایل اکسل (Import Data from Excel).
- آمادهسازی دادهها:
- نرمالسازی دادهها (Normalization).
- تقسیم دادهها به مجموعههای آموزش (Training) و تست (Testing).
بخش 3: آموزش مدل رگرسیون درخت تصمیم
- تنظیمات مدل:
- تعیین تعداد تقسیمات (Splits) و پارامترهای والد حداقلی (MinParentSize).
- استفاده از هرس درخت (Tree Pruning) برای کاهش بیشبرازش (Overfitting).
- آموزش مدل درخت تصمیم برای رگرسیون.
- بررسی اهمیت ویژگیها (Feature Importance) با استفاده از
predictorImportance. - نمایش گرافیکی ساختار درخت تصمیم با استفاده از تابع
view.
بخش 4: پیشبینی و ارزیابی مدل
- پیشبینی خروجیها (Prediction) با دادههای آموزشی و تست.
- ارزیابی مدل:
- محاسبه معیارهای عملکرد:
- میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error – MSE).
- ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error – RMSE).
- میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error – MAE).
- ضریب تعیین (R² – Coefficient of Determination).
- امتیاز واریانس توضیح دادهشده (Explained Variance Score – EVS).
- نمایش نتایج به صورت گرافیکی:
- نمودار انطباق مقادیر واقعی و پیشبینیشده (Curve Fitting).
- نمایش هیستوگرام خطاها (Histogram of Errors).
- نمودار رگرسیون (Regression Plot).
- محاسبه معیارهای عملکرد:
بخش 5: ذخیرهسازی و تحلیل نتایج
- ذخیره خروجیهای مدل در فایل اکسل (Export Predictions to Excel).
- تحلیل نتایج و استفاده از آنها برای تصمیمگیری.
ویژگیهای دوره
- ارائه گامبهگام آموزش پیادهسازی در MATLAB.
- تمرکز بر تحلیل و بهینهسازی مدلهای رگرسیون درخت تصمیم.
- بررسی عملی اهمیت پیشبینیکنندهها و نحوه تفسیر درخت تصمیم.
این دوره برای تمامی علاقهمندان به یادگیری تکنیکهای مدلسازی و پیشبینی دادههای عددی مناسب است.
مدرس: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
- چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
- مدرس فرادرس
- کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
علاقه مندان میتوانند برای بهینه سازی پارامترهای درخت تصمیم با الگوریتم های فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms) مانند (GWO, RSA, WOA, DSA, Crow Search, Cuckoo search, …) با مدرس در ارتباط باشند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.