आप निर्णय वृक्ष की सटीकता कैसे प्राप्त करते हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

शुद्धता : की गई भविष्यवाणियों की कुल संख्या से विभाजित की गई सही भविष्यवाणियों की संख्या। हम किसी विशेष नोड से जुड़े बहुमत वर्ग को ट्रू के रूप में भविष्यवाणी करने जा रहे हैं। यानी प्रत्येक नोड से बड़े मूल्य विशेषता का उपयोग करें।

इसके अलावा, आप निर्णय वृक्ष की सटीकता में सुधार कैसे कर सकते हैं?

अब हम किसी मॉडल की सटीकता में सुधार करने के सिद्ध तरीके की जांच करेंगे:

1. अधिक डेटा जोड़ें। अधिक डेटा होना हमेशा एक अच्छा विचार होता है।
2. लापता और बाहरी मूल्यों का इलाज करें।
3. फ़ीचर इंजीनियरिंग।
4. फीचर चयन।
5. एकाधिक एल्गोरिदम।
6. एल्गोरिदम ट्यूनिंग।
7. समेकन के तरीके।

इसी तरह, निर्णय वृक्ष और उदाहरण क्या है? निर्णय के पेड़ पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग का एक प्रकार है (यानी आप समझाते हैं कि इनपुट क्या है और प्रशिक्षण डेटा में संबंधित आउटपुट क्या है) जहां डेटा एक निश्चित पैरामीटर के अनुसार लगातार विभाजित होता है। एक उदाहरण का निर्णय वृक्ष उपरोक्त बाइनरी का उपयोग करके समझाया जा सकता है पेड़.

इस संबंध में, निर्णय वृक्ष कैसे कार्य करते हैं?

निर्णय वृक्ष a. के रूप में वर्गीकरण या प्रतिगमन मॉडल बनाता है पेड़ संरचना। यह एक डेटा सेट को छोटे और छोटे सबसेट में तोड़ता है जबकि एक ही समय में एक संबद्ध निर्णय वृक्ष क्रमशः विकसित होता है। ए फैसला नोड की दो या दो से अधिक शाखाएँ होती हैं। लीफ नोड एक वर्गीकरण का प्रतिनिधित्व करता है या फैसला.

डिसीजन ट्री में ओवरफिटिंग क्या है?

अधिक फिटिंग यह वह घटना है जिसमें शिक्षण प्रणाली दिए गए प्रशिक्षण डेटा को इतनी मजबूती से फिट करती है कि अप्रशिक्षित डेटा के परिणामों की भविष्यवाणी करना गलत होगा। में निर्णय के पेड़ , अधिक फिटिंग तब होता है जब पेड़ प्रशिक्षण डेटा सेट में सभी नमूनों को पूरी तरह से फिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।