A Decision Tree Analysis Approach to Traditional and Modern Design Elements in Rural Landscaping
Notice bibliographique
Résumé
According to the connotation of traditional and modern design elements in rural landscape beautification, multi-dimensional data cube mining method is adopted to construct the research data set of this paper.According to the ratio of 2:8, the data set is divided into test set and training set.The data of traditional and modern design elements are used as inputs, substituted into the decision tree model for training and classification, and the CART algorithm is used to construct a decision tree model for traditional and modern design elements in rural landscape beautification.Combining the dataset and the model in this paper, the simulation analysis of traditional and modern design elements in rural landscape beautification is carried out.The data show that based on the Gini index calculation formula of CART algorithm, it is concluded that the Gini index of X9 (0.9581) is the largest, so X9 is chosen as the root node for decision making, and the decision tree is derived downward until the leaf node, and the decision tree oriented to the countryside landscaping is obtained, and the rural landscape beautification scheme is induced based on the results of the analysis and the effect of the rural landscaping is found to have the difference between the before and after mean values of 3.36 ( 20.11-16.75=3.36),while there is a significant difference between the two, similarly, there is also a significant difference in the building living comfort above.This study enhances the effect of rural landscape beautification, which is of great significance in promoting rural revitalisation and architectural design development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».