Làm thế nào để bạn tìm thấy độ chính xác của cây quyết định?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Sự chính xác : Số dự đoán đúng được thực hiện chia cho tổng số dự đoán được thực hiện. Chúng tôi sẽ dự đoán lớp đa số được liên kết với một nút cụ thể là True. tức là sử dụng thuộc tính giá trị lớn hơn từ mỗi nút.

Hơn nữa, bạn có thể cải thiện độ chính xác của cây quyết định bằng cách nào?

Bây giờ chúng ta sẽ kiểm tra cách đã được chứng minh để cải thiện độ chính xác của mô hình:

1. Thêm nhiều dữ liệu hơn. Có nhiều dữ liệu hơn luôn là một ý kiến hay.
2. Xử lý các giá trị còn thiếu và ngoại lệ.
3. Kỹ thuật tính năng.
4. Lựa chọn tính năng.
5. Nhiều thuật toán.
6. Điều chỉnh thuật toán.
7. Các phương pháp ráp nối.

Tương tự như vậy, cây quyết định và ví dụ là gì? Cây quyết định là một loại Học máy được giám sát (nghĩa là bạn giải thích đầu vào là gì và đầu ra tương ứng là gì trong dữ liệu đào tạo) trong đó dữ liệu được phân tách liên tục theo một tham số nhất định. Một thí dụ của một cây quyết định có thể được giải thích bằng cách sử dụng nhị phân ở trên cây.

Về điều này, cây Quyết định hoạt động như thế nào?

Cây quyết định xây dựng các mô hình phân loại hoặc hồi quy dưới dạng cây kết cấu. Nó chia nhỏ tập dữ liệu thành các tập con nhỏ hơn và nhỏ hơn trong khi đồng thời là cây quyết định được phát triển từng bước. MỘT phán quyết nút có hai hoặc nhiều nhánh. Nút lá đại diện cho một phân loại hoặc phán quyết.

Overfitting trong cây quyết định là gì?

Quá phù hợp là hiện tượng trong đó hệ thống học tập phù hợp chặt chẽ với dữ liệu đào tạo đã cho đến mức nó sẽ không chính xác trong việc dự đoán kết quả của dữ liệu chưa được đào tạo. Trong cây quyết định , quá phù hợp xảy ra khi cây được thiết kế để hoàn toàn phù hợp với tất cả các mẫu trong tập dữ liệu đào tạo.