Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Katumpakan : Ang bilang ng mga tamang hula na ginawa na hinati sa kabuuang bilang ng mga hula na ginawa. Huhulaan namin ang karamihan sa klase na nauugnay sa isang partikular na node bilang True. i.e. gamitin ang mas malaking value attribute mula sa bawat node.
Higit pa rito, paano mo mapapabuti ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?
Ngayon ay titingnan natin ang napatunayang paraan upang mapabuti ang katumpakan ng isang modelo:
- Magdagdag ng higit pang data. Ang pagkakaroon ng mas maraming data ay palaging isang magandang ideya.
- Tratuhin ang mga nawawala at Outlier na halaga.
- Feature Engineering.
- Pagpili ng Tampok.
- Maramihang mga algorithm.
- Pag-tune ng Algorithm.
- Mga pamamaraan ng ensemble.
Gayundin, ano ang puno ng desisyon at halimbawa? Mga Puno ng Desisyon ay isang uri ng Supervised Machine Learning (iyon ay ipinapaliwanag mo kung ano ang input at kung ano ang katumbas na output sa data ng pagsasanay) kung saan ang data ay patuloy na hinahati ayon sa isang partikular na parameter. An halimbawa ng a puno ng desisyon maaaring ipaliwanag gamit ang binary sa itaas puno.
Tungkol dito, paano gumagana ang mga puno ng Desisyon?
Puno ng desisyon bubuo ng mga modelo ng klasipikasyon o regression sa anyo ng a puno istraktura. Pinaghihiwa-hiwalay nito ang isang set ng data sa mas maliit at mas maliliit na subset habang kasabay nito ay isang nauugnay puno ng desisyon ay incrementally binuo. A desisyon ang node ay may dalawa o higit pang sangay. Ang leaf node ay kumakatawan sa isang klasipikasyon o desisyon.
Ano ang overfitting sa decision tree?
Over-fitting ay ang kababalaghan kung saan ang sistema ng pag-aaral ay mahigpit na umaangkop sa ibinigay na data ng pagsasanay kaya hindi ito tumpak sa paghula ng mga resulta ng hindi sinanay na data. Sa mga puno ng desisyon , over-fitting nangyayari kapag ang puno ay dinisenyo upang ganap na magkasya sa lahat ng mga sample sa set ng data ng pagsasanay.
Inirerekumendang:
Iba ba ang maraming desisyon sa mga nested na desisyon?
Mayroong dalawang karaniwang paraan upang pagsamahin ang dalawa kung pahayag: ang isa sa loob ng pahayagT, o ang pahayagF, ng isa pa. Parehong tinatawag na 'nested if statements', at ang huli ay maaari ding isulat sa anyo ng 'multiple-alternative decisions'. Pakitandaan na pareho silang magkaiba sa isa't isa
Paano mo ipapatupad ang isang puno ng desisyon sa Python?
Habang ipinapatupad ang decision tree, dadaan tayo sa sumusunod na dalawang yugto: Building Phase. Paunang iproseso ang dataset. Hatiin ang dataset mula sa tren at subukan gamit ang Python sklearn package. Sanayin ang classifier. Yugto ng Operasyon. Gumawa ng mga prediksyon. Kalkulahin ang katumpakan
Ano ang lalim ng isang puno ng desisyon?
Ang lalim ng isang puno ng desisyon ay ang haba ng pinakamahabang landas mula sa ugat hanggang sa isang dahon. Ang laki ng isang puno ng desisyon ay ang bilang ng mga node sa puno. Tandaan na kung ang bawat node ng decision tree ay gagawa ng binary na desisyon, ang laki ay maaaring kasinglaki ng 2d+1−1, kung saan ang d ay ang lalim
Paano nagpapasya ang mga puno ng desisyon na hatiin?
Gumagamit ang mga decision tree ng maraming algorithm upang magpasya na hatiin ang isang node sa dalawa o higit pang mga sub-node. Sa madaling salita, maaari nating sabihin na ang kadalisayan ng node ay tumataas na may paggalang sa target na variable. Hinahati ng decision tree ang mga node sa lahat ng available na variable at pagkatapos ay pipiliin ang split na nagreresulta sa karamihan ng mga homogenous na sub-node
Ano ang isang node sa isang puno ng desisyon?
Ang decision tree ay isang flowchart-like structure kung saan ang bawat panloob na node ay kumakatawan sa isang 'pagsubok' sa isang katangian (hal kung ang isang coin flip ay lumalabas sa mga ulo o buntot), ang bawat sangay ay kumakatawan sa kinalabasan ng pagsubok, at ang bawat leaf node ay kumakatawan sa isang label ng klase (nakuha ang desisyon pagkatapos ma-compute ang lahat ng mga katangian)