Decision stump
નિર્ણય સ્ટમ્પ એ મશીન લર્નિંગ મોડેલ છે જેમાં એક-સ્તરના નિર્ણય વૃક્ષનો સમાવેશ થાય છે. એટલે કે, તે એક આંતરિક નોડ (મૂળ) સાથેનું નિર્ણય વૃક્ષ છે જે તરત જ અંતિમ નોડ (તેના પાંદડા) સાથે જોડાયેલું હોય છે. નિર્ણય સ્ટમ્પ માત્ર એક જ ઇનપુટ સુવિધાના મૂલ્યના આધારે આગાહી કરે છે. કેટલીકવાર તેમને 1-નિયમો પણ કહેવામાં આવે છે. ઇનપુટ સુવિધાના પ્રકાર પર આધાર રાખીને, ઘણી ભિન્નતાઓ શક્ય છે. નજીવા લક્ષણો માટે, એક સ્ટમ્પ બનાવી શકાય છે જેમાં દરેક સંભવિત લક્ષણ મૂલ્ય માટે એક પાંદડું હોય અથવા બે પાંદડાઓ સાથેનું એક સ્ટમ્પ હોય, જેમાંથી એક અમુક પસંદ કરેલી શ્રેણીને અનુરૂપ હોય છે, અને બીજું પાંદડું અન્ય તમામ શ્રેણીઓને અનુરૂપ હોય છે. દ્વિસંગી લક્ષણો માટે આ બે યોજનાઓ સમાન છે. ગુમ થયેલ મૂલ્યને બીજી શ્રેણી તરીકે ગણી શકાય. સતત સુવિધાઓ માટે, સામાન્ય રીતે, કેટલાક થ્રેશોલ્ડ લક્ષણ મૂલ્ય પસંદ કરવામાં આવે છે, અને સ્ટમ્પમાં બે પાંદડા હોય છે-થ્રેશોલ્ડની નીચે અને ઉપરના મૂલ્યો માટે. જો કે, ભાગ્યે જ, બહુવિધ થ્રેશોલ્ડ પસંદ કરી શકાય છે અને તેથી સ્ટમ્પમાં ત્રણ અથવા વધુ પાંદડા હોય છે. બેગિંગ અને બૂસ્ટિંગ જેવી મશીન લર્નિંગ એન્સેમ્બલ તકનીકોમાં ડિસિઝન સ્ટમ્પ્સનો ઉપયોગ ઘણીવાર ઘટકો તરીકે થાય છે (જેને "નબળા શીખનારા" અથવા "બેઝ લર્નર્સ" કહેવાય છે). ઉદાહરણ તરીકે, વાયોલા-જોન્સ ફેસ ડિટેક્શન અલ્ગોરિધમ નબળા શીખનારાઓ તરીકે નિર્ણય સ્ટમ્પ સાથે એડાબૂસ્ટનો ઉપયોગ કરે છે. "ડિસિઝન સ્ટમ્પ" શબ્દ વેઇન ઇબા અને પેટ લેંગલી દ્વારા 1992ના આઇ. સી. એમ. એલ. પેપરમાં બનાવવામાં આવ્યો હતો. નિર્ણય યાદી સંદર્ભો નિર્ણય વૃક્ષો પણ જુઓ