Talaan ng mga Nilalaman:

Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?
Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?

Video: Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?

Video: Paano mo mahahanap ang katumpakan ng isang puno ng desisyon?
Video: Paano Mababasa Ang Isip Ng Isang Tao? (14 PSYCHOLOGICAL TIPS) 2024, Marso
Anonim

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:

  1. Magdagdag ng higit pang data. Ang pagkakaroon ng mas maraming data ay palaging isang magandang ideya.
  2. Tratuhin ang mga nawawala at Outlier na halaga.
  3. Feature Engineering.
  4. Pagpili ng Tampok.
  5. Maramihang mga algorithm.
  6. Pag-tune ng Algorithm.
  7. 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: