Decision stump
ನಿರ್ಧಾರದ ಸ್ಟಂಪ್ ಒಂದು ಹಂತದ ನಿರ್ಧಾರದ ಮರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಇದು ಒಂದು ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ (ಮೂಲ) ಹೊಂದಿರುವ ನಿರ್ಧಾರ ಮರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಟರ್ಮಿನಲ್ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ (ಅದರ ಎಲೆಗಳು) ತಕ್ಷಣವೇ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರದ ಸ್ಟಂಪ್ ಕೇವಲ ಒಂದೇ ಇನ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅವುಗಳನ್ನು 1-ನಿಯಮಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಹಲವಾರು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ನಾಮಮಾತ್ರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಒಬ್ಬರು ಪ್ರತಿ ಸಂಭವನೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಎಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಟಂಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಎಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಟಂಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಆಯ್ದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಎಲೆ ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಬೈನರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಈ ಎರಡು ಯೋಜನೆಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ವರ್ಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ನಿರಂತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಕೆಲವು ಮಿತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸ್ಟಂಪ್ ಎರಡು ಎಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ-ಮಿತಿಗಿಂತ ಕೆಳಗಿರುವ ಮತ್ತು ಮೇಲಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿರಳವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ಟಂಪ್ ಮೂರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ನಂತಹ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಗ್ರ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಸ್ಟಂಪ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ("ದುರ್ಬಲ ಕಲಿಯುವವರು" ಅಥವಾ "ಮೂಲ ಕಲಿಯುವವರು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಯೋಲಾ-ಜೋನ್ಸ್ ಫೇಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದುರ್ಬಲ ಕಲಿಯುವವರಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಸ್ಟಂಪ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಡಾಬೂಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. "ಡೆಸಿಷನ್ ಸ್ಟಂಪ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು 1992ರ ಐ. ಸಿ. ಎಂ. ಎಲ್ ಪತ್ರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವೇಯ್ನ್ ಇಬಾ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಟ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ಲೆ ಅವರು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು. ನಿರ್ಧಾರ ಪಟ್ಟಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ