সিদ্ধান্ত গাছ: আপনার বোঝার পরীক্ষা করুন
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এই পৃষ্ঠাটি আপনাকে "ডিসিশন ট্রিস" ইউনিটে আলোচিত উপাদান সম্পর্কে একাধিক পছন্দের অনুশীলনের একটি সিরিজের উত্তর দেওয়ার জন্য চ্যালেঞ্জ করে।
প্রশ্ন 1
একটি সিদ্ধান্ত গাছের অনুমান একটি উদাহরণ রাউটিং দ্বারা সঞ্চালিত হয় ...
পাতা থেকে মূল পর্যন্ত।
সমস্ত অনুমান মূল থেকে শুরু হয় (প্রথম শর্ত)।
এক পাতা থেকে অন্য পাতায়।
সমস্ত অনুমান মূল থেকে শুরু হয়, পাতা থেকে নয়।
মূল থেকে পাতা পর্যন্ত।
ভালো হয়েছে!
প্রশ্ন 2
সমস্ত শর্ত কি শুধুমাত্র একটি বৈশিষ্ট্য জড়িত?
হ্যাঁ।
তির্যক বৈশিষ্ট্য একাধিক বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করে।
না.
যদিও অক্ষ-সারিবদ্ধ অবস্থা শুধুমাত্র একটি একক বৈশিষ্ট্য জড়িত, তির্যক অবস্থা একাধিক বৈশিষ্ট্য জড়িত।
প্রশ্ন 3
দুটি বৈশিষ্ট্য x1 এবং x2 এর উপর নিম্নলিখিত পূর্বাভাস মানচিত্র বিবেচনা করুন:

নিচের কোন সিদ্ধান্ত গাছ ভবিষ্যদ্বাণী মানচিত্রের সাথে মেলে?

সিদ্ধান্ত গাছ বি.
যদি শর্ত x2 ≥ 0.5 না হয়, তাহলে পাতাটি নীল হতে পারে বা নাও হতে পারে, তাই এটি একটি খারাপ অবস্থা।
সিদ্ধান্ত গাছ গ.
যদি x1 ≥ 1.0 না হয়, তাহলে পাতাটি 'কমলা' না হয়ে 'নীল' হওয়া উচিত, তাই এটি ভুল পাতা।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eThis page provides multiple choice questions to test your understanding of decision trees.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe questions cover topics such as decision tree inference, types of conditions used in decision trees, and interpretation of decision tree prediction maps.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCorrect answers are provided with explanations to reinforce learning.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Decision trees: Check your understanding\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page challenges you to answer a series of multiple choice exercises\nabout the material discussed in the \"Decision trees\" unit.\n\nQuestion 1\n----------\n\nThe inference of a decision tree runs by routing an example... \nfrom the leaf to the root. \nAll inference starts from the root (the first condition). \nfrom one leaf to another. \nAll inference starts from the root, not from a leaf. \nfrom the root to the leaf. \nWell done!\n\nQuestion 2\n----------\n\nDo all conditions involve only a single feature? \nYes. \nOblique features test multiple features. \nNo. \nAlthough axis-aligned conditions only involve a single feature, oblique conditions involve multiple features.\n\nQuestion 3\n----------\n\nConsider the following prediction map on two features x1 and x2:\n\nWhich of the following decision trees match the prediction map? \nDecision Tree A. \nYes! \nDecision Tree B. \nIf the condition x2 ≥ 0.5 is no, then the leaf may or may not be blue, so this is a bad condition. \nDecision Tree C. \nIf x1 is not ≥ 1.0, then the leaf should be 'blue' rather than 'orange', so this is the wrong leaf."]]