İçindekiler:

Bir karar ağacının doğruluğunu nasıl buluyorsunuz?
Bir karar ağacının doğruluğunu nasıl buluyorsunuz?

Video: Bir karar ağacının doğruluğunu nasıl buluyorsunuz?

Video: Bir karar ağacının doğruluğunu nasıl buluyorsunuz?
Video: Karar Ağaçları (Decision Trees) Classification 3 (Veri Madenciliği Teorik 5) 2024, Kasım
Anonim

Kesinlik : Yapılan doğru tahminlerin sayısı, yapılan toplam tahmin sayısına bölünür. Belirli bir düğümle ilişkili çoğunluk sınıfını True olarak tahmin edeceğiz. yani, her düğümden daha büyük değer niteliğini kullanın.

Ayrıca, bir karar ağacının doğruluğunu nasıl geliştirebilirsiniz?

Şimdi bir modelin doğruluğunu iyileştirmenin kanıtlanmış yolunu inceleyeceğiz:

  1. Daha fazla veri ekleyin. Daha fazla veriye sahip olmak her zaman iyi bir fikirdir.
  2. Eksik ve Aykırı değerleri ele alın.
  3. Özellik Mühendisliği.
  4. Öznitelik Seçimi.
  5. Çoklu algoritmalar.
  6. Algoritma Ayarlama.
  7. Topluluk yöntemleri.

Aynı şekilde karar ağacı ve örnek nedir? Karar ağaçları verilerin belirli bir parametreye göre sürekli olarak bölündüğü bir Denetimli Makine Öğrenimi türüdür (yani, eğitim verilerinde girdinin ne olduğunu ve karşılık gelen çıktının ne olduğunu açıklarsınız). Bir örnek bir karar ağacı yukarıdaki ikili kullanılarak açıklanabilir ağaç.

Bununla ilgili olarak, Karar ağaçları nasıl çalışır?

Karar ağacı şeklinde sınıflandırma veya regresyon modelleri oluşturur. ağaç yapı. Bir veri kümesini daha küçük ve daha küçük alt kümelere ayırırken aynı zamanda ilişkili bir karar ağacı aşamalı olarak geliştirilmektedir. A karar düğümün iki veya daha fazla dalı vardır. Yaprak düğüm bir sınıflandırmayı veya karar.

Karar ağacında fazla uydurma nedir?

Aşırı uyum gösterme öğrenme sisteminin verilen eğitim verisine çok sıkı bir şekilde uyması ve eğitilmemiş verinin çıktılarının tahmin edilmesinin yanlış olması olgusudur. İçinde Karar ağaçları , aşırı uyum gösterme olduğunda oluşur ağaç eğitim veri setindeki tüm örneklere mükemmel şekilde uyacak şekilde tasarlanmıştır.

Önerilen: