چگونه دقت درخت تصمیم را پیدا می کنید؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

دقت : تعداد پیش بینی های صحیح انجام شده تقسیم بر تعداد کل پیش بینی های انجام شده. ما کلاس اکثریت مرتبط با یک گره خاص را به عنوان True پیش بینی می کنیم. یعنی از ویژگی مقدار بزرگتر از هر گره استفاده کنید.

علاوه بر این، چگونه می توانید دقت درخت تصمیم را بهبود بخشید؟

اکنون ما روش اثبات شده برای بهبود دقت یک مدل را بررسی می کنیم:

1. داده های بیشتری اضافه کنید. داشتن داده های بیشتر همیشه ایده خوبی است.
2. ارزش های گمشده و Outlier را درمان کنید.
3. مهندسی ویژگی.
4. انتخاب ویژگی
5. الگوریتم های متعدد
6. تنظیم الگوریتم
7. روش های مجموعه

به همین ترتیب درخت تصمیم و مثال چیست؟ درختان تصمیم نوعی یادگیری ماشینی نظارت شده هستند (یعنی شما توضیح می دهید که ورودی چیست و خروجی مربوطه در داده های آموزشی چیست) که در آن داده ها به طور مداوم بر اساس یک پارامتر خاص تقسیم می شوند. یک مثال از یک درخت تصمیم را می توان با استفاده از باینری بالا توضیح داد درخت.

با توجه به این موضوع، درختان تصمیم چگونه کار می کنند؟

درخت تصمیم مدل های طبقه بندی یا رگرسیون را به شکل الف می سازد درخت ساختار این یک مجموعه داده را به زیرمجموعه های کوچکتر و کوچکتر تجزیه می کند و در عین حال یک مجموعه داده است درخت تصمیم به صورت تدریجی توسعه یافته است. آ تصمیم گیری گره دو یا چند شاخه دارد. گره برگ نشان دهنده یک طبقه بندی یا تصمیم گیری.

overfitting در درخت تصمیم چیست؟

بیش از حد مناسب پدیده ای است که در آن سیستم یادگیری به شدت با داده های آموزشی داده شده مطابقت دارد به طوری که در پیش بینی نتایج داده های آموزش ندیده نادرست است. که در درختان تصمیم , بیش از حد مناسب زمانی رخ می دهد که درخت طوری طراحی شده است که تمام نمونه ها را در مجموعه داده های آموزشی کاملاً جا دهد.