Decision stump
فیصلہ اسٹمپ ایک مشین لرننگ ماڈل ہے جو ایک سطح کے فیصلہ ٹری پر مشتمل ہوتا ہے۔ یعنی یہ ایک فیصلہ کن درخت ہے جس میں ایک اندرونی نوڈ (جڑ) ہے جو فوری طور پر ٹرمینل نوڈس (اس کے پتوں) سے منسلک ہوتا ہے۔ ایک فیصلہ اسٹمپ صرف ایک ان پٹ خصوصیت کی قیمت کی بنیاد پر پیش گوئی کرتا ہے۔ بعض اوقات انہیں 1-اصول بھی کہا جاتا ہے۔ ان پٹ خصوصیت کی قسم پر منحصر ہے، کئی تغیرات ممکن ہیں۔ برائے نام خصوصیات کے لیے، کوئی ایک اسٹمپ بنا سکتا ہے جس میں ہر ممکنہ خصوصیت کی قیمت کے لیے ایک پتی ہو یا دو پتوں کے ساتھ ایک اسٹمپ، جس میں سے ایک کسی منتخب کردہ زمرے سے مطابقت رکھتا ہے، اور دوسرا پتی دیگر تمام زمروں سے مطابقت رکھتا ہے۔ بائنری خصوصیات کے لیے یہ دونوں اسکیمیں ایک جیسی ہیں۔ ایک گمشدہ قدر کو ایک اور زمرہ سمجھا جا سکتا ہے۔ مسلسل خصوصیات کے لیے، عام طور پر، کچھ حد خصوصیت کی قیمت منتخب کی جاتی ہے، اور اسٹمپ میں دو پتے ہوتے ہیں-حد سے نیچے اور اس سے اوپر کی اقدار کے لیے۔ تاہم، شاذ و نادر ہی، متعدد حد کا انتخاب کیا جا سکتا ہے اور اس لیے اسٹمپ میں تین یا اس سے زیادہ پتے ہوتے ہیں۔ فیصلہ اسٹمپ اکثر مشین لرننگ انسمبل تکنیک جیسے بیگنگ اور بوسٹنگ میں اجزاء (جسے "کمزور سیکھنے والے" یا "بیس سیکھنے والے" کہا جاتا ہے) کے طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، وائیولا جونز فیس ڈٹیکشن الگورتھم کمزور سیکھنے والوں کے طور پر ڈیسیشن اسٹمپ کے ساتھ اڈابوسٹ کو استعمال کرتا ہے۔ "فیصلہ اسٹمپ" کی اصطلاح 1992 کے آئی سی ایم ایل کے مقالے میں وین ایبا اور پیٹ لینگلی نے تیار کی تھی۔ فیصلہ کی فہرست حوالہ جات فیصلہ کے درخت بھی دیکھیں