Tartalomjegyzék:

Hogyan találja meg a döntési fa pontosságát?
Hogyan találja meg a döntési fa pontosságát?

Videó: Hogyan találja meg a döntési fa pontosságát?

Videó: Hogyan találja meg a döntési fa pontosságát?
Videó: "FRIDERIKUSZ": MINDENT A KUTYÁKRÓL - INTERJÚ CSÁNYI VILMOS ETOLÓGUSSAL, 2013. /// F. A. 72. 2024, November
Anonim

Pontosság : A helyes előrejelzések száma osztva az előrejelzések teljes számával. Az adott csomóponthoz társított többségi osztályt igaznak fogjuk megjósolni. azaz használja a nagyobb érték attribútumot minden csomópontból.

Továbbá hogyan javíthatja a döntési fa pontosságát?

Most megvizsgáljuk a modell pontosságának bevált módszerét:

  1. További adatok hozzáadása. Mindig jó ötlet több adat birtoklása.
  2. A hiányzó és a kiugró értékek kezelése.
  3. Feature Engineering.
  4. Funkció kiválasztása.
  5. Több algoritmus.
  6. Algoritmus hangolás.
  7. Együttes módszerek.

Hasonlóképpen, mi az a döntési fa és példa? Döntési fák a felügyelt gépi tanulás egy fajtája (azaz elmagyarázza, hogy mi a bemenet és mi a megfelelő kimenet a betanítási adatokban), ahol az adatokat egy bizonyos paraméter szerint folyamatosan felosztják. An példa a döntési fa a fenti bináris használatával magyarázható fa.

Ezzel kapcsolatban hogyan működnek a döntési fák?

Döntési fa osztályozási vagy regressziós modelleket épít fel a formában fa szerkezet. Egy adathalmazt kisebb és kisebb részhalmazokra bont, miközben társított döntési fa fokozatosan fejlődik. A döntés csomópontnak két vagy több ága van. A levél csomópontja besorolást jelent, ill döntés.

Mi a túlillesztés a döntési fában?

Túlillesztés Az a jelenség, amikor a tanulási rendszer olyan szorosan illeszkedik az adott képzési adatokhoz, hogy pontatlan lenne a nem betanított adatok kimenetelének előrejelzésében. Ban ben döntési fák , túlillesztés akkor fordul elő, amikor a fa úgy van kialakítva, hogy tökéletesen illeszkedjen a betanítási adatkészlet minden mintájához.

Ajánlott: