DecicionTree.jl ist ein CART (Classification and Regression Tree) Paket in der Julia-Maschinenlernprogrammiersprache. Verschiedene Schritte wie das Laden von Daten, das Aufteilen der Daten in Training und Testen und das Erstellen eines Modells sind mit diesem Paket in Julia sehr einfach umzusetzen. Es ist nicht notwendig, die Daten zu transponieren, da DecisionTree.jl dies nicht erfordert. Es benötigt nur eine zweizeilige Anweisung, um das Modell zu erstellen, indem einige Argumente (z.B. Tiefe, minimale Anzahl von Stichproben im Blatt, minimale Anzahl von Stichproben in der Teilung usw.) gemäß den Anforderungen des Benutzers bereitgestellt werden. Dieses Paket spart viel Zeit und Geld bei Regressions- und Klassifikationsproblemen im Vergleich zur Erstellung eines Entscheidungsbaum-ML-Modells von Grund auf. Wir haben DecisionTree.jl für einen Einzelhandelskunden verwendet, um ein Modell zu erstellen, das potenzielle Kundendaten klassifiziert, und konnten eine Genauigkeit von etwa 70% erreichen, was als sehr gute Genauigkeit gilt.

Besuchte eine der Sitzungen für Julia AI und decision tree.jl und fand sie aufschlussreich und nützlich. Seine Fähigkeit, das Problem in ein funktionierendes Modell umzuwandeln, war beeindruckend.

Seine Unterstützung für Klassifikations- und Regressionsprüfungen, angetrieben von der leistungsstarken Sprache Julia