Главная arrow книги arrow Копия Глава 18. Обучение на основе наблюдений arrow Деревья решений, рассматриваемые как производительные элементы
Деревья решений, рассматриваемые как производительные элементы

1.   Al terna te (Альтернативный вариант). Есть ли поблизости подходящий ресторан такого же класса.

2.    Ваг (Бар). Имеется ли в ресторане уютный бар, в котором можно подождать.

3.    Fri /Sat (Уик-энд). Принимает истинное значение по пятницам и субботам.

4.    Hungry (Чувство голода). Испытывает ли посетитель чувство голода.

5.    Patrons (Посетители). Сколько людей находится в ресторане; значениями этого атрибута являются None (Ресторан пуст), Some (В ресторане есть посетители) и Full (Ресторан заполнен).

6.    Price (Цены). Ценовая категория ресторана (*, **, ***).

7.    Raining (Дождь). Идет ли дождь на улице.

8.    Reservation (Бронирование). Забронировано ли место за посетителем.

9.    Туре (Тип). Тип ресторана (ресторан с французской (French), итальянской (Italian), тайской (Thai) кухней или ресторан-закусочная (Burger)).

10.   WaitEstimate (Оценка продолжительности ожидания). Продолжительность ожидания, оценка которой сделана метрдотелем (0-10, 10-30, 30-60, >60 минут).

Дерево решений, обычно используемое одним из авторов (Стюартом Расселом), для данной проблемной области, показано на рис. 18.2. Обратите внимание на то, что в этом дереве не используются атрибуты Price и Туре; по сути это означает, что лицо, принимающее решение, рассматривает их как малозначимые. Обработка примеров ситуаций с помощью этого дерева начинается от корня и проходит по соответствующей ветви до тех пор, пока не будет достигнут какой-то лист. В частности, пример ситуации, в которой Patrons=Full и WaitEstimate=0-10 будет рассматриваться как положительный (да, следует дождаться освобождения столика).

Рис. 18.2. Дерево решений для определения того, следует ли подождать, пока освободится столик