Satura rādītājs:

Kā noteikt lēmumu koka precizitāti?
Kā noteikt lēmumu koka precizitāti?

Video: Kā noteikt lēmumu koka precizitāti?

Video: Kā noteikt lēmumu koka precizitāti?
Video: Decision Tree Accuracy - Intro to Machine Learning 2024, Novembris
Anonim

Precizitāte : pareizo prognožu skaits dalīts ar kopējo veikto prognožu skaitu. Mēs prognozēsim vairākuma klasi, kas saistīta ar konkrētu mezglu, kā True. t.i., izmantojiet katra mezgla lielākās vērtības atribūtu.

Turklāt, kā jūs varat uzlabot lēmumu pieņemšanas koka precizitāti?

Tagad mēs apskatīsim pārbaudīto veidu, kā uzlabot modeļa precizitāti:

  1. Pievienojiet vairāk datu. Vairāk datu vienmēr ir laba ideja.
  2. Apstrādājiet trūkstošās un ārējās vērtības.
  3. Funkciju inženierija.
  4. Funkciju izvēle.
  5. Vairāki algoritmi.
  6. Algoritmu regulēšana.
  7. Ansambļa metodes.

Tāpat, kas ir lēmumu koks un piemērs? Lēmumu koki ir uzraudzītas mašīnmācīšanās veids (tas ir, jūs paskaidrojat, kas ir ievade un kāda ir atbilstošā izvade apmācības datos), kur dati tiek nepārtraukti sadalīti atbilstoši noteiktam parametram. An piemērs no a lēmumu koks var izskaidrot, izmantojot iepriekš minēto bināro koks.

Saistībā ar to, kā darbojas lēmumu koki?

Lēmumu koks veido klasifikācijas vai regresijas modeļus a formā koks struktūra. Tas sadala datu kopu mazākās un mazākās apakškopās, vienlaikus saistot to lēmumu koks tiek pakāpeniski attīstīta. A lēmumu mezglam ir divas vai vairākas filiāles. Lapu mezgls apzīmē klasifikāciju vai lēmumu.

Kas ir pārmērība lēmumu kokā?

Pārāk pieguļošs ir parādība, kurā mācību sistēma tik cieši iekļaujas dotajiem apmācības datiem, ka tā būtu neprecīza, prognozējot neapmācīto datu rezultātus. In lēmumu koki , pārlieku pieguļošs rodas, kad koks ir izstrādāts tā, lai lieliski atbilstu visiem apmācības datu kopas paraugiem.

Ieteicams: