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Como você encontra a precisão de uma árvore de decisão?
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Vídeo: Como você encontra a precisão de uma árvore de decisão?

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Vídeo: PROBABILIDADE: ÁRVORE DE PROBABILIDADES 2024, Marcha
Anonim

Precisão : O número de previsões corretas feitas dividido pelo número total de previsões feitas. Vamos prever a classe majoritária associada a um nó específico como True. ou seja, use o atributo de valor maior de cada nó.

Além disso, como você pode melhorar a precisão de uma árvore de decisão?

Agora vamos verificar a maneira comprovada de melhorar a precisão de um modelo:

  1. Adicione mais dados. Ter mais dados é sempre uma boa ideia.
  2. Trate valores ausentes e atípicos.
  3. Engenharia de recursos.
  4. Seleção de recursos.
  5. Vários algoritmos.
  6. Ajuste de algoritmo.
  7. Métodos de conjunto.

Da mesma forma, o que é árvore de decisão e exemplo? Árvores de decisão são um tipo de aprendizado de máquina supervisionado (ou seja, você explica o que é a entrada e qual é a saída correspondente nos dados de treinamento), onde os dados são continuamente divididos de acordo com um determinado parâmetro. Um exemplo de um árvore de decisão pode ser explicado usando o binário acima árvore.

Em relação a isso, como funcionam as árvores de decisão?

Árvore de decisão constrói modelos de classificação ou regressão na forma de um árvore estrutura. Ele divide um conjunto de dados em subconjuntos cada vez menores e, ao mesmo tempo, um conjunto de dados árvore de decisão é desenvolvido de forma incremental. UMA decisão o nó tem dois ou mais ramos. O nó folha representa uma classificação ou decisão.

O que é overfitting na árvore de decisão?

Sobreajuste é o fenômeno no qual o sistema de aprendizagem se ajusta perfeitamente aos dados de treinamento fornecidos, de tal forma que seria impreciso ao prever os resultados dos dados não treinados. No Árvores de decisão , sobreajuste ocorre quando o árvore é projetado para se ajustar perfeitamente a todas as amostras no conjunto de dados de treinamento.

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