WWW.HUMOSCIENCE.COM
474
Binary Decision Tree – bu strukturasi ketma-ket qaror
qabul qilish jarayoniga
asoslangan protsedura hisoblanadi. Bunda qaror qabul qilish boshlangʻich nuqta
ildizdan (root) boshlanib, kerakli xususiyatlar (features)
baholanib boradi va shu
baholashdan soʻng daraxtning shoxlaridan birini tanlash singari kerakli tarmoq, yaʻni,
yoʻnalish tanlanadi. Bu protsedura odatda izlanayotgan yakuniy nishonga yetguncha
takrorlanadi.
[4]
Masalan, berilgan ma’lumotlar toʻplami,
X = {x̅
1
, x̅
2
, … x̅
n
} , bu yerda x̅
i
∈ ℝ
m
boʻlsin.
Har bir vektor (ma’lumotlar) m ta xususiyatdan iborat boʻlsa, ularning har biri shu
xususiyat yoki chegara asosida tugun yaratish uchun nomzod hisoblanadi. (2-rasm).
Oʻlchanayotgan xususiyat va chegaraga koʻra, daraxtning tuzilishi oʻzgaradi.
Intuitiv ravishda ma’lumotlarni eng yaxshi ajratib turadigan xususiyatni tanlash zarur
boʻladi. Boshqacha qilib aytganda, mukammal ajratuvchi xususiyat faqat shu tugunda
mavjud boʻladi va keyingi ikkita tarmoq (shox) endi unga asoslanmaydi. Bu shartlar
qaror qabul qilish daraxtning noaniqligi
minimallashtirgan holda, oxirgi nishonga
yaqinlashishini kafolatlaydi.
[5]
Yuqoridagi jarayonda (1-rasm) shu algoritmni qoʻllab, boshlangʻich ikkilik qaror
qilish daraxti tuzish mumkin. “CO
2
yordamida ekstraksiyalash jarayonining” asosiy
xususiyatlaridan
biri CO
2
ning superkritik holatda boʻlishidir. Buning uchun kerakli
chegaralar belgilab olinishi kerak. CO
2
ning superkritik holatda boʻlish chegaralari
Ha
Yoʻq
2-rasm.
Ikkilik qaror qabul qilish daraxti
Xususiyat (m) < t
WWW.HUMOSCIENCE.COM
475
P=7.38 MPa bosim va t=31°C harorat hisoblanadi. Binary Decision Tree (ikkilik qaror
qabul qilish daraxti) esa quyidagicha tuziladi. (3-rasm).
Shu boshlangʻich ikkilik qaror qilish daraxtini
davom ettirish orqali butun
jarayonning xususiyatlari va chegaralari ketma – ket tugunlarda (node) kiritib boriladi.
Soʻnggi nishonni qanchalik aniq boʻlishi esa shu tugunlarda tekshirilayotgan
xususiyatlarning ahamiyatiga va ularning soniga bogʻliq boʻladi. Tugunlarning soni
ortib borishi bilan soʻnggi natijaning aniqligi oshib boradi. Ammo, kerakli soʻnggi
natija tugunda tekshirilayotgan xususiyatga chambarchas bogʻliq boʻlib, birgina noaniq
tugun qaror qabul qilishda umuman boshqa tarmoqqa (shoxga) oʻtib
ketishga sabab
boʻlishi mumkin. Tartiblangan strukturaga ega boʻlgan qaror qabul qilish daraxtini
tuzish orqali ishlab chiqarishda bir qancha koʻzga tashlanmaydigan kerakli
ma’lumotlarni aniqlash imkoni tugʻiladi. Ishlab chiqarish
korxonalaridagi bir necha
yillik ma’lumotlardan foydalanish va ularni Mashinali oʻqitish (Machine Learning)
texnologiyalar yordamida saralab olish, qayta ishlash mukammal qaror qabul qilish
daraxtini ishlab chiqishda muhim ahamiyat kasb etadi.
Bu
algoritm yordamida, ishlab chiqarishdagi olinayotgan mahsulot soʻnggi
bosqichda qanday holatda boʻlishini, uning foydalanishga yaroqli ekanligini, bozor
talablariga
javob berishini, mahsulotning sifat koʻrsatkichlarini va boshqa muhim
koʻrsatkichlarni aniqlash mumkin.
Ha
3-rasm.
CO
2
ning superkritik holatdaligini aniqlash ikkilik qaror qabul
qilish daraxti
Ha
Yoʻ
q
Yoʻ
q
