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Microsoft Analysis ServicesデータマイニングでMicrosoftデシジョンツリーを使用しており、マイニングモデルの特定のリーフノードの履歴データ（デシジョンツリーのトレーニングに使用されたトレーニングデータのサポートケース）を表示する必要があります。DMXクエリを使用してNodeIDに基づいてこれらのレコードに直接アクセスする方法はありますか、それともノードのを取得し、それを句としてライブデータベースNODE_DESCRIPTIONに置き換えnot =てクエリを実行する唯一の方法ですか？<>WHERE

デシジョン ツリー アルゴリズムを使用していて、データ セットが数値で構成されている場合。

プログラムによって提供された結果が、データセットに存在しない値でノードを分割することがわかりました

例:
分類結果

1. attrib2 <= 3.761791861252009 : グループ A
2. attrib2 > 3.761791861252009 : グループ B

私のデータセットには、3.76179 のような attrib2 の値はありません。なぜそうなのか？

私は推論エンジン (フォワード チェーン) を備えたエキスパート システムを使用していますが、非常に単純な概念を使用して決定木より優れている理由を説明したいと思います。（ある特定の状況で）

同様の質問がstackoverflowにあることは知っていますが、探している答えではありません。

これが私の問題です：

顧客関係管理では、顧客が 1 つの製品について決定を下せるように、さまざまなビジネス ルール (ダイアログ ルールを誘導する) を使用しています。注: ルールは頻繁に追加されます (1 日 2 回)。

顧客は、答えを得る前に一連の質問に答えます。ビジネス ルールとダイアログ ルールを組み合わせることで、結果として得られるアンケートは、最適な意思決定ツリーによって生成されるものと似たものになります。隠れた理屈が全然違うのに。

そのような場合の決定木と比較して、スケーラビリティ、堅牢性、複雑さ、および効率性の観点から、推論エンジンに賛成する（または反対する）主な議論は何かを知りたいです。

すでにいくつかのアイデアはありますが、誰かを説得する必要があるため、十分な議論ができていないようです。

アイデアをお寄せいただきありがとうございます。この件に関して読むべき良い論文を教えていただければ幸いです。

はい/いいえの質問がたくさんある大きな決定木があります。

私はc＃でいくつかのコードを実装し、このツリーを調べて、returnとして一意のIDを取得する必要があります。

他にない場合、どうすればそのようなロジックを実装できますか？私の決定木は、このサンプルよりもはるかに大きく、if/elseは適切なソリューションではありません。私は2つの方法でそれを行うと思います。最初にQuestionIDを取得し、2番目のメソッドは質問に基づいて回答の一意のIDを取得します。いくつかのコードのアイデアを手伝ってください。

デシジョンツリー：

再帰ソートの決定木を作成する方法を誰かが理解するのを手伝ってくれるかどうか疑問に思っていました。たとえば、バブルソートや挿入ソートでそれを行う方法を理解しています。ただし、再帰的な並べ替えとなると、私には想像できません。擬似コードが次のような場合:

私の最初の考えでは、決定木は次のようになります。

私は明らかにどこかで間違っていると思います。私はここで正しい軌道に乗っていますか？

あなたが私に与えることができる指針をありがとう。

ここ数日、最適な解決策を見つけることなくこの問題について考えていたため、この質問がありました。

N 個の変数のセットがあるとします。これをユーザーが構成して、ルールのリストと次のようなアクションを作成できます。

変数は必ずしも整数である必要はありません。ルールはすべて AND 句のリストとそれに続くアクションで構成されているとします。

私がやりたいことは、(0,7,9) のような入力を高速に処理して適切なアクションを返すことができる決定木を構築することです。今のところ、私の唯一のアイデアは、変数空間を分割し、入力状態がどこに収まるかを確認することですが、それは遅い解決策のようです.誰かがより速いかもしれない何かを知っていますか?

単純な質問です。答えがわかりません。

classregtree（X、Y）関数を使用して決定木を作成しています。Xをサイズ70X9の行列（70個のデータオブジェクト、それぞれに9つの属性を持つ）として渡し、Yを70X1行列として渡します。私のY値はそれぞれ2または4です。ただし、形成された決定木では、一部のリーフノードに2.5または3.5の値が与えられます。

これが引き起こされる可能性がある理由はありますか？

ボードゲーム用の AI を作ろうとずっと考えていて、最近リソースとアルゴリズムを集め始めました。ゲームはランダムではなく、ほとんどの場合、1 人のプレーヤーの移動回数は 3 回未満であり、20 回を超える場合もあります。AIが間違いから学び、次回同じ間違いをしないように、重要な動き、またはあいまいな動きを保存したいと思います。確実に勝敗が決する手札は保存しなくてもよい。したがって、実際には、ゲームの開始時にまばらな決定木があります。この決定木をデータベースに保存する方法を教えてください。データベースは SQL である必要はありません。この特定の問題に適したデータベースがわかりません。

編集:決定木をメモリに解析するように言わないでください。チェスと同じくらい複雑なゲームを想像してください。