Përmbajtje:

Si e gjeni saktësinë e një peme vendimi?
Si e gjeni saktësinë e një peme vendimi?

Video: Si e gjeni saktësinë e një peme vendimi?

Video: Si e gjeni saktësinë e një peme vendimi?
Video: Shenjat që tregojnë se ka sihër (magji) në shtëpi! 2024, Nëntor
Anonim

Saktësia : Numri i parashikimeve të sakta të bëra pjesëtuar me numrin total të parashikimeve të bëra. Ne do të parashikojmë klasën e shumicës së lidhur me një nyje të veçantë si të vërtetë. d.m.th., përdorni atributin e vlerës më të madhe nga çdo nyje.

Për më tepër, si mund ta përmirësoni saktësinë e një peme vendimi?

Tani do të shqyrtojmë mënyrën e provuar për të përmirësuar saktësinë e një modeli:

  1. Shto më shumë të dhëna. Të kesh më shumë të dhëna është gjithmonë një ide e mirë.
  2. Trajtoni vlerat e munguara dhe ato të jashtme.
  3. Inxhinieri e Veçorisë.
  4. Zgjedhja e veçorive.
  5. Algoritme të shumta.
  6. Akordimi i algoritmit.
  7. Metodat e ansamblit.

Po kështu, çfarë është pema dhe shembulli i vendimit? Pemët e Vendimit janë një lloj Mësimi i Mbikëqyrur i Makinerisë (d.m.th. ju shpjegoni se çfarë është inputi dhe cili është outputi përkatës në të dhënat e trajnimit) ku të dhënat ndahen vazhdimisht sipas një parametri të caktuar. Një shembull e një pema e vendimeve mund të shpjegohet duke përdorur binarin e mësipërm pemë.

Lidhur me këtë, si funksionojnë pemët e vendimit?

Pema e vendimit ndërton modele klasifikimi ose regresioni në formën e a pemë strukturën. Ai zbërthen një grup të dhënash në nënbashkësi gjithnjë e më të vogla, ndërsa në të njëjtën kohë është i lidhur pema e vendimeve është zhvilluar në mënyrë graduale. A vendim nyja ka dy ose më shumë degë. Nyja e gjetheve paraqet një klasifikim ose vendim.

Çfarë është mbipërshtatja në pemën e vendimeve?

Mbi përshtatje është fenomeni në të cilin sistemi i të mësuarit përshtatet fort me të dhënat e dhëna trajnimi aq shumë sa që do të ishte i pasaktë në parashikimin e rezultateve të të dhënave të patrajnuara. Në pemë vendimi , mbi-përshtatje ndodh kur pemë është projektuar në mënyrë që të përshtaten në mënyrë të përsosur të gjitha mostrat në grupin e të dhënave të trajnimit.

Recommended: