როგორ ხვდებით გადაწყვეტილების ხის სიზუსტეს?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

სიზუსტე : სწორი პროგნოზების რაოდენობა გაყოფილი პროგნოზების საერთო რაოდენობაზე. ჩვენ ვაპირებთ ვიწინასწარმეტყველოთ უმრავლესობის კლასი, რომელიც დაკავშირებულია კონკრეტულ კვანძთან, როგორც True. ე.ი. გამოიყენეთ უფრო დიდი მნიშვნელობის ატრიბუტი თითოეული კვანძიდან.

გარდა ამისა, როგორ შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ გადაწყვეტილების ხის სიზუსტე?

ახლა ჩვენ გადავხედავთ მოდელის სიზუსტის გაუმჯობესების დადასტურებულ გზას:

1. დაამატეთ მეტი მონაცემები. მეტი მონაცემების ქონა ყოველთვის კარგი იდეაა.
2. დაამუშავეთ დაკარგული და Outlier მნიშვნელობები.
3. მხატვრული ინჟინერია.
4. მახასიათებლის შერჩევა.
5. მრავალი ალგორითმი.
6. ალგორითმის რეგულირება.
7. ანსამბლის მეთოდები.

ანალოგიურად, რა არის გადაწყვეტილების ხე და მაგალითი? გადაწყვეტილების ხეები არის ზედამხედველობითი მანქანური სწავლების ტიპი (ანუ თქვენ ახსნით რა არის შეყვანა და რა არის შესაბამისი გამომავალი ტრენინგის მონაცემებში), სადაც მონაცემები მუდმივად იყოფა გარკვეული პარამეტრის მიხედვით. ან მაგალითი ა გადაწყვეტილების ხე შეიძლება აიხსნას ზემოთ მოყვანილი ბინარის გამოყენებით ხე.

ამასთან დაკავშირებით, როგორ მუშაობს გადაწყვეტილების ხეები?

გადაწყვეტილების ხე აგებს კლასიფიკაციის ან რეგრესიის მოდელებს ა-ს სახით ხე სტრუქტურა. ის ანაწილებს მონაცემთა კომპლექტს უფრო და უფრო მცირე ქვეჯგუფებად და ამავე დროს ასოცირდება გადაწყვეტილების ხე თანდათან ვითარდება. ა გადაწყვეტილება კვანძს აქვს ორი ან მეტი ტოტი. ფოთლის კვანძი წარმოადგენს კლასიფიკაციას ან გადაწყვეტილება.

რა არის გადაჭარბებული მორგება გადაწყვეტილების ხეში?

ზედმეტად მორგება ეს არის ფენომენი, რომლის დროსაც სასწავლო სისტემა მჭიდროდ ერგება მოცემულ სასწავლო მონაცემებს ისე, რომ არაზუსტი იქნებოდა მოუმზადებელი მონაცემების შედეგების პროგნოზირებაში. In გადაწყვეტილების ხეები , ზედმეტად მორგება ხდება მაშინ, როდესაც ხე შექმნილია ისე, რომ სრულყოფილად მოერგოს ყველა ნიმუშს სასწავლო მონაცემთა ნაკრებში.