Мазмуну:

Чечим дарагынын тактыгын кантип табасыз?
Чечим дарагынын тактыгын кантип табасыз?

Video: Чечим дарагынын тактыгын кантип табасыз?

Video: Чечим дарагынын тактыгын кантип табасыз?
Video: Zero to Hero ControlNet Tutorial: Stable Diffusion Web UI Extension | Complete Feature Guide 2024, Ноябрь
Anonim

Тактык : Туура болжолдоолордун саны жасалган божомолдордун жалпы санына бөлүнөт. Биз белгилүү бир түйүн менен байланышкан көпчүлүк классты True деп болжолдойбуз. б.а. ар бир түйүндөн чоңураак маани атрибутун колдонуңуз.

Андан тышкары, чечим дарагынын тактыгын кантип жакшыртса болот?

Эми биз моделдин тактыгын жакшыртуунун далилденген жолун карап чыгабыз:

  1. Көбүрөөк дайындарды кошуңуз. Көбүрөөк маалыматка ээ болуу дайыма жакшы идея.
  2. Жок жана ашкере баалуулуктарга мамиле кылыңыз.
  3. Өзгөчөлүк инженериясы.
  4. Функцияны тандоо.
  5. Бир нече алгоритмдер.
  6. Algorithm Tuning.
  7. Ансамблдин ыкмалары.

Ошо сыяктуу эле, чечим дарагы жана мисал деген эмне? Чечим дарактары Бул көзөмөлдөнгөн машинаны үйрөнүүнүн бир түрү (башкача айтканда, сиз киргизүү эмне экендигин жана окутуу маалыматында тиешелүү натыйжа эмне экенин түшүндүрөсүз), мында маалыматтар белгилүү бир параметрге ылайык үзгүлтүксүз бөлүнөт. Ан мисал а чечим дарагы жогоруда экилик аркылуу түшүндүрсө болот дарак.

Буга байланыштуу, Чечим дарактары кандай иштейт?

Чечим дарагы түрүндө классификация же регрессия моделдерин курат дарак түзүлүш. Ал маалымат топтомун кичине жана кичирээк топтомдорго бөлүп, ошол эле учурда байланышкан чечим дарагы кадам сайын өнүккөн. А чечим түйүн эки же андан көп бутактары бар. Жалбырак түйүнү классификацияны же билдирет чечим.

Чечим дарагында ашыкча тууралоо деген эмне?

Ашыкча тууралоо окутуу системасы берилген окутуу маалыматтарына ушунчалык катуу дал келген көрүнүш, ал үйрөтүлбөгөн маалыматтардын натыйжаларын алдын ала айтууда так эмес болуп калат. In чечим дарактары , ашыкча тууралоо болгондо пайда болот дарак окуу маалымат топтомундагы бардык үлгүлөрдү кемчиликсиз түрдө тууралоо үчүн иштелип чыккан.

Сунушталууда: