INHOUDSOPGAWE:

Hoe vind jy die akkuraatheid van 'n besluitboom?
Hoe vind jy die akkuraatheid van 'n besluitboom?

Video: Hoe vind jy die akkuraatheid van 'n besluitboom?

Video: Hoe vind jy die akkuraatheid van 'n besluitboom?
Video: Hoe rechtvaardig zijn beslisbomen? — Gerdo Kuiper 2024, November
Anonim

Akkuraatheid : Die aantal korrekte voorspellings gemaak gedeel deur die totale aantal voorspellings wat gemaak is. Ons gaan die meerderheidsklas wat met 'n spesifieke nodus geassosieer word as Waar voorspel. d.w.s. gebruik die groter waarde-kenmerk van elke nodus.

Verder, hoe kan jy die akkuraatheid van 'n besluitboom verbeter?

Nou sal ons kyk na die bewese manier om die akkuraatheid van 'n model te verbeter:

  1. Voeg meer data by. Om meer data te hê is altyd 'n goeie idee.
  2. Behandel ontbrekende en uitskieterwaardes.
  3. Funksie-ingenieurswese.
  4. Kenmerkeuse.
  5. Veelvuldige algoritmes.
  6. Algoritme-instelling.
  7. Ensemble metodes.

Net so, wat is besluitboom en voorbeeld? Besluitbome is 'n tipe van Toesig Masjienleer (dit wil sê jy verduidelik wat die inset is en wat die ooreenstemmende uitset in die opleidingsdata is) waar die data voortdurend volgens 'n sekere parameter verdeel word. An voorbeeld van 'n besluitboom kan verduidelik word met behulp van bogenoemde binêre boom.

Met betrekking tot hierdie, hoe werk Besluitbome?

Besluitboom bou klassifikasie- of regressiemodelle in die vorm van a boom struktuur. Dit breek 'n datastel op in kleiner en kleiner substelle terwyl dit terselfdertyd 'n geassosieerde besluitboom word inkrementeel ontwikkel. A besluit nodus het twee of meer takke. Blaarknoop verteenwoordig 'n klassifikasie of besluit.

Wat is oorpas in besluitboom?

Oorpas is die verskynsel waarin die leerstelsel die gegewe opleidingsdata so styf pas dat dit onakkuraat sou wees in die voorspelling van die uitkomste van die onopgeleide data. In besluit bome , oorpas vind plaas wanneer die boom is so ontwerp dat dit alle monsters in die opleidingsdatastel perfek pas.

Aanbeveel: