Turinys:

Kaip rasti sprendimų medžio tikslumą?
Kaip rasti sprendimų medžio tikslumą?

Video: Kaip rasti sprendimų medžio tikslumą?

Video: Kaip rasti sprendimų medžio tikslumą?
Video: MAŽO KIEMO NEREALAUS GROŽIO TERASA/ Kaip rasti balansą mažoje erdvėje tarp funkcionalumo ir grožio 2024, Lapkritis
Anonim

Tikslumas : teisingų nuspėjimų skaičius, padalytas iš bendro nuspėjimų skaičiaus. Daugumos klasę, susietą su konkrečiu mazgu, prognozuosime kaip True. y., naudokite didesnės vertės atributą iš kiekvieno mazgo.

Be to, kaip galite pagerinti sprendimų medžio tikslumą?

Dabar patikrinsime patikrintą būdą, kaip pagerinti modelio tikslumą:

  1. Pridėkite daugiau duomenų. Turėti daugiau duomenų visada yra gera idėja.
  2. Apdorokite trūkstamas ir išskirtines vertes.
  3. Funkcijų inžinerija.
  4. Funkcijos pasirinkimas.
  5. Keli algoritmai.
  6. Algoritmo derinimas.
  7. Ansambliniai metodai.

Be to, kas yra sprendimų medis ir pavyzdys? Sprendimų medžiai yra prižiūrimo mašininio mokymosi tipas (ty paaiškinate, kas yra įvestis ir kokia yra atitinkama išvestis mokymo duomenyse), kai duomenys yra nuolat skaidomi pagal tam tikrą parametrą. An pavyzdys iš a sprendimų medis galima paaiškinti naudojant aukščiau pateiktą dvejetainį medis.

Kalbant apie tai, kaip veikia sprendimų medžiai?

Sprendimų medis sukuria klasifikavimo arba regresijos modelius a forma medis struktūra. Jis suskirsto duomenų rinkinį į mažesnius ir mažesnius poaibius ir tuo pačiu susieja sprendimų medis yra palaipsniui vystomas. A sprendimą mazgas turi dvi ar daugiau šakų. Lapo mazgas reiškia klasifikaciją arba sprendimą.

Kas yra per daug pritaikyta sprendimų medyje?

Pernelyg tinkamas yra reiškinys, kai mokymosi sistema taip stipriai pritaiko pateiktus mokymo duomenis, kad būtų netikslūs numatant neapmokytų duomenų rezultatus. Į sprendimų medžiai , perdėtas atsiranda, kai medis sukurtas taip, kad puikiai atitiktų visus treniruočių duomenų rinkinio pavyzdžius.

Rekomenduojamas: