Chúng là hiệu quả cho việc phân loại và hồi quy vấn đề và được sử dụng rộng rãi do khả năng và hiệu quả của họ. hướng dẫn này cung cấp các bước thực tế để thực hiện các thuật toán trong các ứng dụng thực tế.

Hiểu rõ các cây quyết định

Một cây quyết định là một cấu trúc giống như dòng chảy nơi mỗi nút trong đại diện cho một quyết định dựa trên một tính năng, và mỗi nút lá đại diện cho một kết quả hoặc dự đoán. chúng chia dữ liệu dựa trên tính năng để giảm thiểu ô nhiễm hoặc sai sót.

Để thực hiện một cây quyết định, hãy chọn một bộ dữ liệu, xử lý nó trước, và chọn một tiêu chuẩn tách như ô nhiễm Ghini hoặc entropy. Cây được xây dựng bằng cách phân chia dữ liệu một cách đệ quy cho đến khi điều kiện dừng, chẳng hạn như mẫu tối đa hoặc nhỏ nhất trên mỗi lá.

Những cánh rừng ngẫu nhiên

Rừng là những dấu hiệu của cây quyết định cải thiện sự chính xác và kiểm soát kiểm soát phù hợp. kết hợp những dự đoán của nhiều cây khác nhau, mỗi cây được đào tạo trên một mẫu khởi động của dữ liệu với tính ngẫu nhiên.

Để thực hiện một khu rừng ngẫu nhiên, hãy xác định số cây, độ sâu tối đa và những cây siêu nhỏ khác. Trong quá trình huấn luyện, mỗi cây được xây riêng lẻ, và lời tiên đoán cuối cùng được thực hiện bằng cách bỏ phiếu (tiểu thức) hoặc cách điều hòa (sự xâm nhập).

Lời khuyên thực tế để làm vui lòng

  • Thường xuyên hóa các tính năng hoặc mã hóa khi cần thiết trước khi đào tạo.
  • Sử dụng sự va chạm chéo để điều chỉnh sự siêu phân chia như độ sâu của cây và số cây.
  • Đánh giá hiệu suất mô hình với số đo như độ chính xác, độ chính xác, hoặc có nghĩa là lỗi bình phương.
  • Hãy hình dung những cây quyết định có khả năng hiểu được khi có thể.
  • Thư viện có sẵn như là học nghề để thực hiện hiệu quả.