Բովանդակություն:
Video: Ինչպե՞ս գտնել որոշման ծառի ճշգրտությունը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ճշգրտություն Կատարված ճիշտ կանխատեսումների թիվը բաժանված է կատարված կանխատեսումների ընդհանուր թվի վրա: Մենք կանխատեսելու ենք որոշակի հանգույցի հետ կապված մեծամասնության դասը որպես True: այսինքն օգտագործել ավելի մեծ արժեք հատկանիշ յուրաքանչյուր հանգույցից:
Ավելին, ինչպե՞ս կարող եք բարելավել որոշման ծառի ճշգրտությունը:
Այժմ մենք կուսումնասիրենք մոդելի ճշգրտությունը բարելավելու ապացուցված եղանակը
- Ավելացրեք ավելի շատ տվյալներ: Ավելի շատ տվյալներ ունենալը միշտ լավ գաղափար է:
- Վերաբերվեք բացակայող և Outlier արժեքներին:
- Խաղարկային ճարտարագիտություն.
- Առանձնահատկությունների ընտրություն:
- Բազմաթիվ ալգորիթմներ.
- Ալգորիթմի թյունինգ.
- Անսամբլային մեթոդներ.
Նմանապես, ո՞րն է որոշման ծառը և օրինակը: Որոշման ծառեր Վերահսկվող մեքենայական ուսուցման մի տեսակ է (այսինքն՝ դուք բացատրում եք, թե ինչ է մուտքագրումը և որն է համապատասխան ելքը վերապատրաստման տվյալների մեջ), որտեղ տվյալները շարունակաբար բաժանվում են ըստ որոշակի պարամետրի: Ան օրինակ ա որոշման ծառ կարելի է բացատրել վերը նշված երկուական տարբերակով ծառ.
Այս առնչությամբ ինչպե՞ս են աշխատում Որոշման ծառերը:
Որոշման ծառ կառուցում է դասակարգման կամ ռեգրեսիոն մոդելներ՝ ա ծառ կառուցվածքը։ Այն բաժանում է տվյալների հավաքածուն ավելի ու ավելի փոքր ենթաբազմությունների՝ միևնույն ժամանակ կապված որոշման ծառ աստիճանաբար զարգանում է. Ա որոշումը հանգույցն ունի երկու կամ ավելի ճյուղեր: Տերեւային հանգույցը ներկայացնում է դասակարգում կամ որոշումը.
Ի՞նչ է գերհամապատասխանությունը որոշման ծառի մեջ:
Չափից շատ հարմարեցված Դա այն երևույթն է, երբ ուսուցման համակարգն այնքան է համապատասխանում տվյալ վերապատրաստման տվյալներին, որ այն անճշգրիտ կլինի չմարզված տվյալների արդյունքները կանխատեսելիս: Մեջ որոշման ծառեր , չափից ավելի հարմարեցում տեղի է ունենում, երբ ծառ նախագծված է այնպես, որ կատարյալ տեղավորվի բոլոր նմուշները վերապատրաստման տվյալների հավաքածուում:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է էնտրոպիայի սահմանումը որոշման ծառում:
Էնտրոպիա. Որոշման ծառը կառուցված է արմատային հանգույցից վերևից ներքև և ներառում է տվյալների բաժանումը ենթաբազմությունների, որոնք պարունակում են նմանատիպ արժեքներ ունեցող օրինակներ (միատարր): ID3 ալգորիթմն օգտագործում է էնտրոպիան՝ նմուշի միատարրությունը հաշվարկելու համար
Ինչպե՞ս եք պատրաստում կարմրափայտ ծառի գույնը:
Շագանակագույն կարմրափայտ ծառի գույները սկսվում են կարմիր գույնից, և ավելացնելով մի քանի Burnt Umber մգացնելու համար և մի քիչ Van Dyke Brown, կարող եք ստանալ գեղեցիկ գույնի ավարտ: Բալի գույնի ավարտը սկսվում է Burnt Sienna-ով, սակայն գույնը մգացնելու համար ավելացվում է Van Dyke Brown-ը: Raw Sienna-ն կթեթևացնի տոնայնությունը, եթե գույնը շատ մուգ է
Որքա՞ն է որոշման ծառի խորությունը:
Որոշման ծառի խորությունը արմատից մինչև տերև ամենաերկար ճանապարհի երկարությունն է: Որոշման ծառի չափը ծառի հանգույցների թիվն է: Նկատի ունեցեք, որ եթե որոշման ծառի յուրաքանչյուր հանգույց կայացնում է երկուական որոշում, ապա չափը կարող է լինել այնքան մեծ, որքան 2d+1&մինուս;1, որտեղ d-ը խորությունն է:
Ի՞նչ է ճշգրտությունը տասնորդականում:
Ճշգրիտությունը թվի թվանշանների թիվն է: Սանդղակը թվի տասնորդական կետի աջ կողմում գտնվող թվանշանների թիվն է: Օրինակ՝ 123.45 թիվը ունի 5 ճշգրտություն, իսկ սանդղակը 2
Արդյո՞ք մոդելի թյունինգն օգնում է բարձրացնել ճշգրտությունը:
Մոդելի թյունինգը օգնում է բարձրացնել ճշգրտությունը_: Պարամետրերի թյունինգի նպատակն է գտնել յուրաքանչյուր պարամետրի համար օպտիմալ արժեքը՝ մոդելի ճշգրտությունը բարելավելու համար: Այս պարամետրերը կարգավորելու համար դուք պետք է լավ պատկերացնեք այս նշանակությունը և դրանց անհատական ազդեցությունը մոդելի վրա