คุณจะค้นหาความถูกต้องของแผนผังการตัดสินใจได้อย่างไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

ความแม่นยำ : จำนวนการทำนายที่ถูกต้องหารด้วยจำนวนการทำนายทั้งหมด เราจะทำนายคลาสส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับโหนดเฉพาะว่าเป็น True เช่น ใช้แอตทริบิวต์ค่าที่มากกว่าจากแต่ละโหนด

นอกจากนี้ คุณจะปรับปรุงความแม่นยำของโครงสร้างการตัดสินใจได้อย่างไร

ตอนนี้ เราจะตรวจสอบวิธีที่พิสูจน์แล้วในการปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง:

1. เพิ่มข้อมูลมากขึ้น การมีข้อมูลมากขึ้นเป็นความคิดที่ดีเสมอ
2. รักษาค่าที่หายไปและค่า Outlier
3. วิศวกรรมคุณลักษณะ
4. การเลือกคุณสมบัติ
5. หลายอัลกอริธึม
6. การปรับอัลกอริทึม
7. วิธีการทั้งมวล

ในทำนองเดียวกัน ต้นไม้การตัดสินใจและตัวอย่างคืออะไร? ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล (นั่นคือคุณอธิบายว่าอินพุตคืออะไรและผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันคืออะไรในข้อมูลการฝึกอบรม) โดยที่ข้อมูลจะถูกแบ่งอย่างต่อเนื่องตามพารามิเตอร์บางอย่าง หนึ่ง ตัวอย่าง ของ ต้นไม้ตัดสินใจ สามารถอธิบายได้โดยใช้ไบนารีด้านบน ต้นไม้.

เกี่ยวกับเรื่องนี้ ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไร

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ สร้างการจำแนกประเภทหรือแบบจำลองการถดถอยในรูปแบบของa ต้นไม้ โครงสร้าง. มันแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดย่อยที่เล็กลงและเล็กลงในขณะที่เชื่อมโยง ต้นไม้ตัดสินใจ มีการพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไป NS การตัดสินใจ โหนดมีสองสาขาขึ้นไป โหนดใบแสดงถึงการจำแนกประเภทหรือ การตัดสินใจ.

overfitting ในโครงสร้างการตัดสินใจคืออะไร?

ฟิตเกินไป เป็นปรากฏการณ์ที่ระบบการเรียนรู้สอดคล้องกับข้อมูลการฝึกที่กำหนดมากจนอาจคาดการณ์ผลลัพธ์ของข้อมูลที่ไม่ได้รับการฝึกได้ไม่ถูกต้อง ใน ต้นไม้ตัดสินใจ , ฟิตเกินไป เกิดขึ้นเมื่อ ต้นไม้ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้พอดีกับตัวอย่างทั้งหมดในชุดข้อมูลการฝึกอบรม