Kazalo:

Kako najdete natančnost drevesa odločitev?
Kako najdete natančnost drevesa odločitev?

Video: Kako najdete natančnost drevesa odločitev?

Video: Kako najdete natančnost drevesa odločitev?
Video: Konkretni nasveti iz prakse, kako si narediti ŽIVLJENJE lepo. 😍 😘 2024, November
Anonim

Natančnost : število pravilnih napovedi, deljeno s skupnim številom narejenih napovedi. Večinski razred, povezan z določenim vozliščem, bomo predvideli kot True. uporabite atribut večje vrednosti iz vsakega vozlišča.

Poleg tega, kako lahko izboljšate natančnost drevesa odločitev?

Zdaj bomo preverili preizkušen način za izboljšanje natančnosti modela:

  1. Dodajte več podatkov. Imeti več podatkov je vedno dobra ideja.
  2. Obravnava manjkajoče in izstopajoče vrednosti.
  3. Funkcijski inženiring.
  4. Izbira funkcij.
  5. Več algoritmov.
  6. Nastavitev algoritma.
  7. Ansambelske metode.

Podobno, kaj je drevo odločitev in primer? Drevesa odločitev so vrsta nadzorovanega strojnega učenja (to pomeni, da razložite, kaj je vhod in kaj je ustrezen izhod v podatkih o usposabljanju), kjer se podatki neprekinjeno delijo glede na določen parameter. An primer od a odločitveno drevo je mogoče razložiti z uporabo zgornjega binarnega zapisa drevo.

Kako v zvezi s tem delujejo drevesa odločanja?

Drevo odločitev gradi klasifikacijske ali regresijske modele v obliki a drevo strukturo. Nabor podatkov razčleni na manjše in manjše podmnožice, hkrati pa je povezan odločitveno drevo se postopoma razvija. A odločitev vozlišče ima dve ali več vej. Listni vozel predstavlja klasifikacijo oz odločitev.

Kaj je preveliko prilagajanje v drevesu odločitev?

Prekomerno prileganje je pojav, pri katerem se učni sistem tako tesno prilega danim podatkom usposabljanja, da bi bilo netočno pri napovedovanju rezultatov neusposobljenih podatkov. V odločitvena drevesa , prekomerno prileganje nastane, ko se drevo je zasnovan tako, da se popolnoma prilega vsem vzorcem v naboru podatkov za usposabljanje.

Priporočena: