2025 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2025-01-22 17:30
Дәлдік : Жасалған дұрыс болжамдардың саны жасалған болжамдардың жалпы санына бөлінеді. Біз белгілі бір түйінмен байланыстырылған көпшілік класын True деп болжаймыз. яғни әрбір түйіннен үлкенірек мән төлсипатын пайдаланыңыз.
Сонымен қатар, шешім ағашының дәлдігін қалай жақсартуға болады?
Енді модельдің дәлдігін жақсартудың дәлелденген жолын қарастырамыз:
- Қосымша деректерді қосыңыз. Көбірек деректер болуы әрқашан жақсы идея.
- Жетіспейтін және шектен тыс мәндерді қарастырыңыз.
- Ерекшеліктер инженериясы.
- Функция таңдау.
- Бірнеше алгоритмдер.
- Алгоритмді баптау.
- Ансамбльдік әдістер.
Сол сияқты, шешім ағашы және мысал дегеніміз не? Шешім ағаштары олар белгілі бір параметрге сәйкес деректер үздіксіз бөлінетін бақыланатын машиналық оқытудың бір түрі (яғни оқу деректеріндегі кірістің не екенін және сәйкес шығыстың не екенін түсіндіресіз). Ан мысал а шешім ағашы жоғарыдағы екілік арқылы түсіндіруге болады ағаш.
Осыған байланысты Шешім ағаштары қалай жұмыс істейді?
Шешім ағашы a түрінде жіктеу немесе регрессия үлгілерін құрастырады ағаш құрылым. Ол деректер жинағын кішірек және кішірек ішкі жиындарға бөледі және бір уақытта байланыстырады шешім ағашы біртіндеп дамып келеді. А шешім түйіннің екі немесе одан да көп тармақтары бар. Жапырақ түйіні немесе классификациясын білдіреді шешім.
Шешім ағашында артық сәйкестік дегеніміз не?
Шамадан тыс қондыру оқыту жүйесінің берілген оқу деректеріне тығыз сәйкес келетіндігі соншалық, оқытылмаған деректердің нәтижелерін болжауда қате болатын құбылыс. жылы шешім ағаштары , шамадан тыс қондыру болғанда пайда болады ағаш оқу деректер жинағындағы барлық үлгілерге тамаша сәйкес келетіндей етіп жасалған.
Ұсынылған:
Шешім ағашы R тілінде қалай жұмыс істейді?
Шешім ағашы – регрессияда да, жіктеуде де қолдануға болатын бақыланатын оқыту алгоритмінің түрі. Ол категориялық және үздіксіз кіріс және шығыс айнымалылар үшін де жұмыс істейді. Ішкі түйін келесі ішкі түйіндерге бөлінгенде, ол Шешім түйіні деп аталады
Python-да шешім ағашын қалай іске асырасыз?
Шешім ағашын іске асыру кезінде біз келесі екі кезеңнен өтеміз: Құрылыс кезеңі. Деректер жиынын алдын ала өңдеу. Деректер жиынын пойыздан бөліп, Python sklearn бумасын пайдаланып сынақтан өткізіңіз. Классфикаторды жаттықтырыңыз. Операциялық кезең. Болжамдар жасаңыз. Дәлдігін есептеңіз
Шешім ағашының тереңдігі қандай?
Шешім ағашының тереңдігі – тамырдан жапыраққа дейінгі ең ұзын жолдың ұзындығы. Шешім ағашының өлшемі ағаштағы түйіндердің саны болып табылады. Шешім ағашының әрбір түйіні екілік шешім қабылдаса, өлшем 2d+1−1 сияқты үлкен болуы мүмкін екенін ескеріңіз, мұндағы d - тереңдік
R-де шешім ағашын қалай жасауға болады?
Шешім ағаштары дегеніміз не? 1-қадам: деректерді импорттау. 2-қадам: Деректер жинағын тазалаңыз. 3-қадам: Пойыз/сынақ жинағын жасаңыз. 4-қадам: Үлгіні құру. 5-қадам: Болжам жасаңыз. 6-қадам: өнімділікті өлшеу. 7-қадам: Гиперпараметрлерді реттеңіз
PowerPoint бағдарламасында шешім ағашын қалай жасауға болады?
Бұл мақалада мен қарапайым шешім ағашын жасау үшін Envato Elements-тен ақыл-ой картасы үлгісін реттейтін боламын. Осы негіздерді ескере отырып, PowerPoint бағдарламасында шешім ағашын жасайық. Қағазға шешім ағашын сызыңыз. MindMap үлгісін таңдаңыз және жүктеп алыңыз. Түйіндер мен тармақтарды пішімдеңіз. Ақпаратыңызды енгізіңіз