Πίνακας περιεχομένων:
Βίντεο: Πώς βρίσκετε την ακρίβεια ενός δέντρου αποφάσεων;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Ακρίβεια : Ο αριθμός των σωστών προβλέψεων που έγιναν διαιρεμένος με τον συνολικό αριθμό των προβλέψεων που έγιναν. Θα προβλέψουμε την πλειοψηφική τάξη που σχετίζεται με έναν συγκεκριμένο κόμβο ως True. δηλ. χρησιμοποιήστε το χαρακτηριστικό μεγαλύτερης τιμής από κάθε κόμβο.
Επιπλέον, πώς μπορείτε να βελτιώσετε την ακρίβεια ενός δέντρου αποφάσεων;
Τώρα θα δούμε τον αποδεδειγμένο τρόπο βελτίωσης της ακρίβειας ενός μοντέλου:
- Προσθέστε περισσότερα δεδομένα. Το να έχετε περισσότερα δεδομένα είναι πάντα μια καλή ιδέα.
- Αντιμετωπίστε τις τιμές που λείπουν και τις Outlier.
- Μηχανική Χαρακτηριστικών.
- Επιλογή χαρακτηριστικών.
- Πολλαπλοί αλγόριθμοι.
- Συντονισμός αλγορίθμου.
- Μέθοδοι συνόλου.
Ομοίως, τι είναι το δέντρο απόφασης και το παράδειγμα; Δέντρα απόφασης είναι ένας τύπος εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης (δηλαδή εξηγείτε ποια είναι η είσοδος και ποια η αντίστοιχη έξοδος στα δεδομένα εκπαίδευσης) όπου τα δεδομένα διαχωρίζονται συνεχώς σύμφωνα με μια συγκεκριμένη παράμετρο. Ενα παράδειγμα του α δέντρο απόφασης μπορεί να εξηγηθεί χρησιμοποιώντας το παραπάνω δυαδικό δέντρο.
Σχετικά με αυτό, πώς λειτουργούν τα δέντρα απόφασης;
Δέντρο απόφασης χτίζει μοντέλα ταξινόμησης ή παλινδρόμησης με τη μορφή α δέντρο δομή. Αναλύει ένα σύνολο δεδομένων σε μικρότερα και μικρότερα υποσύνολα ενώ ταυτόχρονα συσχετίζεται δέντρο απόφασης αναπτύσσεται σταδιακά. ΕΝΑ απόφαση ο κόμβος έχει δύο ή περισσότερους κλάδους. Ο κόμβος φύλλων αντιπροσωπεύει μια ταξινόμηση ή απόφαση.
Τι είναι η υπερπροσαρμογή στο δέντρο αποφάσεων;
Υπερβολική εφαρμογή είναι το φαινόμενο κατά το οποίο το σύστημα εκμάθησης ταιριάζει στενά στα δεδομένα εκπαίδευσης τόσο πολύ που θα ήταν ανακριβές στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των μη εκπαιδευμένων δεδομένων. Σε δέντρα απόφασης , υπερβολική εφαρμογή εμφανίζεται όταν το δέντρο έχει σχεδιαστεί έτσι ώστε να χωράει τέλεια όλα τα δείγματα στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.
Συνιστάται:
Πώς βρίσκετε τη λειτουργία ενός δείγματος;
Εύρεση του τρόπου λειτουργίας Για να βρείτε τον τρόπο λειτουργίας ή την τιμή του τρόπου λειτουργίας, είναι καλύτερο να βάλετε τους αριθμούς σε σειρά. Στη συνέχεια, μετρήστε πόσοι από κάθε αριθμό. Ένας αριθμός που εμφανίζεται πιο συχνά είναι η λειτουργία
Πώς βρίσκετε το εύρος ενός πίνακα κατανομής συχνοτήτων;
Το εύρος είναι η διαφορά μεταξύ της χαμηλότερης (ελάχιστης) και της υψηλότερης (μέγιστης) τιμής. Σε αυτό το σύνολο δεδομένων το εύρος θα είναι η υψηλότερη τιμή αφαιρώντας τη χαμηλότερη τιμή. Η υψηλότερη (μέγιστη τιμή) είναι 10, η χαμηλότερη (ελάχιστη τιμή) είναι 1. Άρα το εύρος του συνόλου δεδομένων είναι 9
Πώς βρίσκετε την αξία απόκρισης ενός ταχυδρόμου;
Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να καλέσετε τον ταχυδρόμο. Η ροή κατά την εργασία με μεταβλητές προς το παρόν έχει ως εξής: Στείλτε ένα αίτημα από τον Postman. Λάβετε την απάντηση και επιλέξτε και αντιγράψτε μια τιμή από το σώμα απόκρισης ή την κεφαλίδα. Πηγαίνετε στον διαχειριστή περιβάλλοντος. Ορίστε την τιμή της μεταβλητής. Πατήστε Υποβολή
Ποιο είναι το βάθος ενός δέντρου αποφάσεων;
Το βάθος ενός δέντρου απόφασης είναι το μήκος της μεγαλύτερης διαδρομής από μια ρίζα σε ένα φύλλο. Το μέγεθος ενός δέντρου αποφάσεων είναι ο αριθμός των κόμβων στο δέντρο. Σημειώστε ότι εάν κάθε κόμβος του δέντρου αποφάσεων λαμβάνει μια δυαδική απόφαση, το μέγεθος μπορεί να είναι τόσο μεγάλο όσο 2d+1&μείον;1, όπου d είναι το βάθος
Ποιος τύπος προβλημάτων είναι ο καταλληλότερος για την εκμάθηση του δέντρου αποφάσεων;
Κατάλληλα προβλήματα για τη μάθηση δέντρου αποφάσεων Η μάθηση δέντρου αποφάσεων ενδείκνυται γενικά καλύτερα για προβλήματα με τα ακόλουθα χαρακτηριστικά: Οι περιπτώσεις αντιπροσωπεύονται από ζεύγη χαρακτηριστικών-τιμών. Υπάρχει μια πεπερασμένη λίστα χαρακτηριστικών (π.χ. χρώμα μαλλιών) και κάθε εμφάνιση αποθηκεύει μια τιμή για αυτό το χαρακτηριστικό (π.χ. ξανθιά)