Sadržaj:

Kako pronaći točnost stabla odlučivanja?
Kako pronaći točnost stabla odlučivanja?

Video: Kako pronaći točnost stabla odlučivanja?

Video: Kako pronaći točnost stabla odlučivanja?
Video: Decision Tree Accuracy - Intro to Machine Learning 2024, Studeni
Anonim

Točnost : Broj napravljenih točnih predviđanja podijeljen s ukupnim brojem napravljenih predviđanja. Predvidjeti ćemo klasu većine povezanu s određenim čvorom kao True. tj. koristiti atribut veće vrijednosti iz svakog čvora.

Nadalje, kako možete poboljšati točnost stabla odlučivanja?

Sada ćemo provjeriti dokazani način poboljšanja točnosti modela:

  1. Dodajte još podataka. Imati više podataka uvijek je dobra ideja.
  2. Tretirajte nedostajuće i izvanredne vrijednosti.
  3. Inženjering značajki.
  4. Odabir značajki.
  5. Više algoritama.
  6. Ugađanje algoritma.
  7. Metode ansambla.

Isto tako, što je stablo odlučivanja i primjer? Stabla odluka su vrsta nadziranog strojnog učenja (to jest, objašnjavate što je ulaz i što je odgovarajući izlaz u podacima o obuci) gdje se podaci kontinuirano dijele prema određenom parametru. An primjer od a stablo odlučivanja može se objasniti korištenjem gornje binarne stablo.

Što se toga tiče, kako funkcioniraju stabla odluka?

Stablo odluka gradi klasifikacijske ili regresijske modele u obliku a stablo struktura. Rastavlja skup podataka na sve manje i manje podskupove dok je u isto vrijeme povezan stablo odlučivanja se postepeno razvija. A odluka čvor ima dvije ili više grana. Listni čvor predstavlja klasifikaciju odn odluka.

Što je pretjerano uklapanje u stablo odlučivanja?

Pretjerano dotjerivanje je fenomen u kojem sustav učenja čvrsto odgovara danim podacima o obuci toliko da bi bio netočan u predviđanju ishoda neobučenih podataka. U stabla odluka , prekomjerno dotjerivanje nastaje kada se stablo dizajniran je tako da savršeno odgovara svim uzorcima u skupu podataka za obuku.

Preporučeni: