Съдържание:
Видео: Как намирате точността на дървото на решенията?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Точност : Броят направени правилни прогнози, разделен на общия брой направени прогнози. Ще предвидим мажоритарния клас, свързан с конкретен възел, като True. т.е. използвайте атрибута по-голяма стойност от всеки възел.
Освен това, как можете да подобрите точността на дървото на решенията?
Сега ще проверим доказания начин за подобряване на точността на модела:
- Добавете още данни. Наличието на повече данни винаги е добра идея.
- Третирайте липсващите и извънредните стойности.
- Инженеринг на функциите.
- Избор на функция.
- Множество алгоритми.
- Настройка на алгоритъм.
- Ансамбъл методи.
По същия начин какво е дървото на решенията и примерът? Дърветата на решенията са вид контролирано машинно обучение (тоест обяснявате какво е входът и какъв е съответният изход в данните за обучение), където данните се разделят непрекъснато според определен параметър. Ан пример на а дърво на решенията може да се обясни с помощта на горния двоичен файл дърво.
По отношение на това, как работят дърветата на решенията?
Дърво на решенията изгражда класификационни или регресионни модели под формата на a дърво структура. Той разбива набор от данни на все по-малки и по-малки подмножества, като в същото време е свързан дърво на решенията се развива постепенно. А решение възел има два или повече клона. Листният възел представлява класификация или решение.
Какво е свръхоборудване в дървото на решенията?
Прекалено монтиране е явлението, при което учебната система плътно приляга на дадените тренировъчни данни толкова много, че би било неточно при прогнозиране на резултатите от необучените данни. В дърветата на решенията , прекомерно монтиране възниква, когато на дърво е проектиран така, че да пасне перфектно на всички проби в набора от данни за обучение.
Препоръчано:
Кое е определението за ентропия в дървото на решенията?
Ентропия: Дървото на решенията се изгражда отгоре надолу от основен възел и включва разделяне на данните на подмножества, които съдържат екземпляри с подобни стойности (хомогенни). Алгоритъмът ID3 използва ентропията за изчисляване на хомогенността на пробата
Как работи дървото на решенията в R?
Дървото на решенията е вид алгоритъм за контролирано обучение, който може да се използва както при проблеми с регресия, така и при класификация. Работи както за категорични, така и за непрекъснати входни и изходни променливи. Когато един под-възел се раздели на други под-възли, той се нарича възел за решение
Каква е дълбочината на дървото на решенията?
Дълбочината на дървото на решенията е дължината на най-дългия път от корен до лист. Размерът на дървото на решенията е броят на възлите в дървото. Имайте предвид, че ако всеки възел от дървото на решенията вземе двоично решение, размерът може да бъде толкова голям, колкото 2d+1−1, където d е дълбочината
Какъв тип проблеми са най-подходящи за изучаване на дървото на решенията?
Подходящи проблеми за изучаване на дървото на решенията Обучението на дървото на решенията обикновено е най-подходящо за проблеми със следните характеристики: Инстанциите са представени от двойки атрибут-стойност. Има краен списък с атрибути (например цвят на косата) и всеки екземпляр съхранява стойност за този атрибут (например блондинка)
Регресия ли е дървото на решенията?
Дърво на решенията - регресия. Дървото на решенията изгражда модели на регресия или класификация под формата на дървовидна структура. Най-горният възел за решение в дървото, който съответства на най-добрия предиктор, наречен коренен възел. Дърветата на решенията могат да обработват както категорични, така и числови данни