ডিসিশন ট্রি ইন্ডাকশন হল ক্লাস-লেবেলড ট্রেনিং টাপলস থেকে ডিসিশন ট্রি শেখা। একটি ডিসিশন ট্রি একটি সিকোয়েনশাল ডায়াগ্রাম-লাইক ট্রি স্ট্রাকচার, যেখানে প্রতিটি ইন্টারনাল নোড (নন-লিফ নোড) একটি অ্যাট্রিবিউট-এ একটি টেস্ট ইঙ্গিত করে, প্রতিটি ব্রাঞ্চ টেস্টের একটি ফলাফল সংজ্ঞায়িত করে, এবং প্রতিটি লিফ নোড (অথবা টার্মিনাল নোড) একটি ক্লাস লেবেল প্রভাবিত করে। একটি ট্রি-এ সর্বোচ্চ নোড হল রুট নোড।
এটি buys computer কনসেপ্ট সংজ্ঞায়িত করে, অর্থাৎ এটি প্রিডিক্ট করে যে AllElectronics-এ একটি ইউজার কম্পিউটার কেনার সম্ভাবনা আছে কিনা। ইন্টারনাল নোডগুলো রেক্ট্যাঙ্গল দ্বারা ইঙ্গিত করা হয়, এবং লিফ নোডগুলো ওভাল দ্বারা ইঙ্গিত করা হয়। বিভিন্ন ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদম শুধু বাইনারি ট্রি তৈরি করে (যেখানে প্রতিটি ইন্টারনাল নোড সঠিকভাবে দুই অন্যান্য নোডে ব্রাঞ্চ করে), অন্যদের নন-বাইনারি ট্রি তৈরি করতে পারে।
একটি টাপলস, X, দেওয়া হয়েছে, যার জন্য সংশ্লিষ্ট ক্লাস লেবেল অজানা, টাপলসটির অ্যাট্রিবিউট ভ্যালুগুলো ডিসিশন ট্রির বিপরীতে চেক করা হয়। রুট থেকে একটি লিফ নোড পর্যন্ত একটি পথ ট্রেস করা হয়, যা সেই টাপলসের জন্য ক্লাস প্রিডিকশন প্রভাবিত করে। ডিসিশন ট্রিগুলো ক্লাসিফিকেশন রুলে রূপান্তরিত করা যায়।
ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ার এর বিকাশের জন্য কোনো ডোমেন নলেজ বা প্যারামিটার সেটিং দরকার নেই, এবং সুতরাং এটি এক্সপ্লোরেটরি নলেজ ডিসকভারির জন্য উপযোগী।
ডিসিশন ট্রি বড় ডাইমেনশনাল ডেটা হ্যান্ডেল করতে পারে। ট্রি ফর্মে অর্জিত নলেজের বিবরণ trựcবোধগম্য এবং সাধারণত মানুষের দ্বারা বোঝা সহজ। ডিসিশন ট্রি ইন্ডাকশনের শেখা এবং ক্লাসিফিকেশন ফেজ সহজ এবং দ্রুত।
সাধারণভাবে, ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ারগুলোর ভাল দক্ষতা থাকে। তবে, সফল ব্যবহার 손에 ডেটার উপর ভিত্তি করতে পারে। ডিসিশন ট্রি ইন্ডাকশন অ্যালগরিদমগুলো ক্লাসিফিকেশনের জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন एরিয়ায় ব্যবহার করা হয়েছে, যার মধ্যে মেডিসিন, ম্যানুফ্যাকচারিং এবং প্রোডাকশন, মৌদ্রিক বিশ্লেষণ, এস্ট্রোনমি, এবং মলিকুলার বায়োলজি রয়েছে। ডিসিশন ট্রিগুলো একাধিক কমার্শিয়াল রুল ইন্ডাকশন সিস্টেমের ভিত্তি।
ট্রি কনস্ট্রাকশন aikana, অ্যাট্রিবিউট সিলেকশন মেজার্স ব্যবহার করা হয় সেই অ্যাট্রিবিউট বেছে নেওয়ার জন্য যা টাপলসগুলকে ভিন্ন ক্লাসে পার্টিশন করার জন্য সেরা। ডিসিশন ট্রিগুলো কনস্ট্রাক্ট হওয়ার সময়, কিছু ব্রাঞ্চ ট্রেনিং রেকর্ডসে নויז বা আউটলায়ার প্রতিফলিত করতে পারে। ট্রি প্রুনিং এমন ব্রাঞ্চগুলো চিহ্নিত করে এবং সরিয়ে দেয়, Αυτό ক্লাসিফিকেশন ακুরেসি উন্নত করার লক্ষ্যে অনদেখা ডেটাতে।
ID3, C4.5, এবং CART একটি লালচী (অর্থাৎ, নন-ব্যাকট্র্যাকিং) পদ্ধতি অনুমোদন করে जिसमें ডিসিশন ট্রি একটি টপ-ডাউন রিকার্সিভ ডিভাইড-এন্ড-কনকর পদ্ধতিতে তৈরি হয়। ডিসিশন ট্রি ইন্ডাকশনের জন্য বেশ কিছু অ্যালগরিদম এমন একটি টপ-ডাউন পদ্ধতি অনুসরণ করে, যা একটি ট্রেনিং সেট টাপলস এবং তাদের সংশ্লিষ্ট ক্লাস লেবেল দিয়ে শুরু হয়। ট্রেনিং সেটটি রিকার্সিভলি ছোট সাবসেটে ভাগ করা হয় καθώς ট্রি কনস্ট্রাক্ট করা হয়।
