Decision stump
ডিসিশন স্টাম্প হল একটি মেশিন লার্নিং মডেল যা এক-স্তরের ডিসিশন ট্রি নিয়ে গঠিত। অর্থাৎ, এটি একটি অভ্যন্তরীণ নোড (মূল) সহ একটি সিদ্ধান্ত গাছ যা অবিলম্বে টার্মিনাল নোডের (এর পাতা) সাথে সংযুক্ত থাকে। একটি সিদ্ধান্ত স্টাম্প শুধুমাত্র একটি একক ইনপুট বৈশিষ্ট্যের মূল্যের উপর ভিত্তি করে একটি ভবিষ্যদ্বাণী করে। কখনও কখনও এগুলিকে 1-নিয়মও বলা হয়। ইনপুট বৈশিষ্ট্যের প্রকারের উপর নির্ভর করে, বিভিন্ন বৈচিত্র্য সম্ভব। নামমাত্র বৈশিষ্ট্যের জন্য, একজন একটি স্টাম্প তৈরি করতে পারে যাতে প্রতিটি সম্ভাব্য বৈশিষ্ট্য মানের জন্য একটি পাতা থাকে বা দুটি পাতার সাথে একটি স্টাম্প থাকে, যার মধ্যে একটি নির্বাচিত বিভাগের সাথে এবং অন্য পাতাটি অন্যান্য সমস্ত বিভাগের সাথে মিলে যায়। বাইনারি বৈশিষ্ট্যের জন্য এই দুটি স্কিম অভিন্ন। একটি অনুপস্থিত মানকে আরও একটি বিভাগ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যের জন্য, সাধারণত, কিছু প্রান্তিক বৈশিষ্ট্য মান নির্বাচন করা হয়, এবং স্টাম্পে দুটি পাতা থাকে-প্রান্তিকের নীচে এবং উপরে মানগুলির জন্য। তবে, খুব কমই, একাধিক থ্রেশহোল্ড বেছে নেওয়া যেতে পারে এবং স্টাম্পে তাই তিন বা ততোধিক পাতা থাকে। ডিসিশন স্টাম্পগুলি প্রায়শই ব্যাগিং এবং বুস্টিংয়ের মতো মেশিন লার্নিং এনসেম্বল কৌশলগুলিতে উপাদান (যাকে "দুর্বল শিক্ষার্থী" বা "বেস শিক্ষার্থী" বলা হয়) হিসাবে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি ভায়োলা-জোন্স ফেস ডিটেকশন অ্যালগরিদম দুর্বল শিক্ষার্থী হিসাবে সিদ্ধান্ত স্টাম্প সহ অ্যাডাবুস্টকে নিয়োগ করে। "ডিসিশন স্টাম্প" শব্দটি 1992 সালে ওয়েন ইবা এবং প্যাট ল্যাংলি দ্বারা আই. সি. এম. এল-এর একটি গবেষণাপত্রে তৈরি করা হয়েছিল। আরও দেখুন সিদ্ধান্ত তালিকা রেফারেন্স সিদ্ধান্ত গাছ