Innehållsförteckning:

Hur hittar man riktigheten i ett beslutsträd?
Hur hittar man riktigheten i ett beslutsträd?

Video: Hur hittar man riktigheten i ett beslutsträd?

Video: Hur hittar man riktigheten i ett beslutsträd?
Video: Decision Tree Classification Clearly Explained! 2024, November
Anonim

Noggrannhet : Antalet korrekta förutsägelser delat med det totala antalet gjorda förutsägelser. Vi kommer att förutsäga majoritetsklassen associerad med en viss nod som True. d.v.s. använd attributet larger value från varje nod.

Dessutom, hur kan du förbättra noggrannheten i ett beslutsträd?

Nu ska vi kolla in det beprövade sättet att förbättra noggrannheten hos en modell:

  1. Lägg till mer data. Att ha mer data är alltid en bra idé.
  2. Behandla saknade och extremvärden.
  3. Funktionsteknik.
  4. Funktionsval.
  5. Flera algoritmer.
  6. Algoritmjustering.
  7. Ensemble metoder.

På samma sätt, vad är beslutsträd och exempel? Beslutsträd är en typ av Supervised Machine Learning (det vill säga att du förklarar vad ingången är och vad motsvarande utdata är i träningsdatan) där data kontinuerligt delas upp enligt en viss parameter. Ett exempel av en beslutsträd kan förklaras med ovanstående binär träd.

Angående detta, hur fungerar beslutsträd?

Beslutsträd bygger klassificerings- eller regressionsmodeller i form av en träd strukturera. Den bryter ner en datamängd i mindre och mindre delmängder samtidigt som den är associerad beslutsträd utvecklas stegvis. A beslut noden har två eller flera grenar. Lövnod representerar en klassificering eller beslut.

Vad är överanpassning i beslutsträd?

Överanpassning är fenomenet där inlärningssystemet så pass väl passar den givna träningsdatan att det skulle vara felaktigt när det gäller att förutsäga resultaten av den otränade datan. I beslutsträd , överanpassning inträffar när träd är utformad för att perfekt passa alla prover i träningsdatauppsättningen.

Rekommenderad: