Sisukord:

Kuidas leida otsustuspuu täpsust?
Kuidas leida otsustuspuu täpsust?

Video: Kuidas leida otsustuspuu täpsust?

Video: Kuidas leida otsustuspuu täpsust?
Video: Kuidas EstateGuru töötab? 2024, November
Anonim

Täpsus : tehtud õigete ennustuste arv jagatud tehtud ennustuste koguarvuga. Me ennustame konkreetse sõlmega seotud enamusklassi tõeseks. st kasutage iga sõlme suurema väärtuse atribuuti.

Lisaks, kuidas saate otsustuspuu täpsust parandada?

Nüüd uurime tõestatud viisi mudeli täpsuse parandamiseks:

  1. Lisage rohkem andmeid. Rohkem andmeid on alati hea mõte.
  2. Käsitlege puuduvaid ja kõrvalekalduvaid väärtusi.
  3. Funktsioonitehnika.
  4. Funktsioonide valik.
  5. Mitu algoritmi.
  6. Algoritmi häälestamine.
  7. Ansambli meetodid.

Samuti, mis on otsustuspuu ja eeskuju? Otsuste puud on juhendatud masinõppe tüüp (see tähendab, et selgitate, mis on sisend ja milline on vastav väljund treeningandmetes), kus andmeid jagatakse pidevalt vastavalt teatud parameetrile. An näide a otsustuspuu saab seletada ülaltoodud kahendkoodi abil puu.

Kuidas otsustuspuud sellega seoses töötavad?

Otsuste puu koostab klassifikatsiooni- või regressioonimudeleid kujul a puu struktuur. See jagab andmekogumi väiksemateks ja väiksemateks alamhulkadeks, samal ajal seostades otsustuspuu areneb järk-järgult. A otsus sõlmel on kaks või enam haru. Lehesõlm tähistab klassifikatsiooni või otsus.

Mis on otsustuspuus liigne sobitamine?

Liiga sobiv on nähtus, mille puhul õppesüsteem sobitub antud treeningandmetega nii tihedalt, et see oleks ebatäpne treenimata andmete tulemuste ennustamisel. sisse otsustuspuud , liigne istuvus tekib siis, kui puu on loodud nii, et see sobiks ideaalselt kõik näidised treeningandmete komplektis.

Soovitan: