সুচিপত্র:
ভিডিও: আপনি কিভাবে একটি সিদ্ধান্ত গাছের সঠিকতা খুঁজে পাবেন?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
সঠিকতা : সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যাকে মোট ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা দিয়ে ভাগ করলে। আমরা একটি নির্দিষ্ট নোডের সাথে যুক্ত সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণীর ভবিষ্যদ্বাণী করতে যাচ্ছি সত্য হিসাবে। অর্থাৎ প্রতিটি নোড থেকে বৃহত্তর মান বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করুন।
উপরন্তু, আপনি কিভাবে একটি সিদ্ধান্ত গাছের নির্ভুলতা উন্নত করতে পারেন?
এখন আমরা একটি মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করার প্রমাণিত উপায় পরীক্ষা করব:
- আরো তথ্য যোগ করুন. আরও ডেটা থাকা সর্বদা একটি ভাল ধারণা।
- অনুপস্থিত এবং আউটলিয়ার মানগুলিকে চিকিত্সা করুন।
- ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং।
- বৈশিষ্ট্য নির্বাচন.
- একাধিক অ্যালগরিদম।
- অ্যালগরিদম টিউনিং।
- এনসেম্বল পদ্ধতি।
একইভাবে, সিদ্ধান্ত গাছ এবং উদাহরণ কি? সিদ্ধান্ত গাছ হল এক ধরনের সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং (অর্থাৎ আপনি ব্যাখ্যা করেন যে ইনপুট কী এবং ট্রেনিং ডেটাতে সংশ্লিষ্ট আউটপুট কী) যেখানে ডেটা একটি নির্দিষ্ট প্যারামিটার অনুযায়ী ক্রমাগত বিভক্ত হয়। একটি উদাহরণ এর a সিদ্ধান্ত গাছ উপরের বাইনারি ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে গাছ.
এই বিষয়ে, সিদ্ধান্ত গাছ কিভাবে কাজ করে?
সিদ্ধান্ত গাছ a আকারে শ্রেণীবিভাগ বা রিগ্রেশন মডেল তৈরি করে গাছ গঠন এটি একটি ডেটা সেটকে ছোট এবং ছোট উপসেটে বিভক্ত করে যখন একই সময়ে একটি সংযুক্ত সিদ্ধান্ত গাছ ক্রমবর্ধমানভাবে বিকশিত হয়। ক সিদ্ধান্ত নোডের দুটি বা ততোধিক শাখা রয়েছে। লিফ নোড একটি শ্রেণিবিন্যাস বা প্রতিনিধিত্ব করে সিদ্ধান্ত.
সিদ্ধান্ত গাছে ওভারফিটিং কি?
ওভার-ফিটিং এটি এমন একটি ঘটনা যেখানে শেখার সিস্টেমটি প্রদত্ত প্রশিক্ষণের ডেটাকে এতটাই শক্তভাবে ফিট করে যে এটি প্রশিক্ষণহীন ডেটার ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে ভুল হবে। ভিতরে সিদ্ধান্ত গাছ , অতিরিক্ত ফিটিং ঘটে যখন গাছ প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের সমস্ত নমুনা পুরোপুরি ফিট করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
প্রস্তাবিত:
আপনি কিভাবে জাভা একটি স্ট্রিং এর উপসেট খুঁজে পাবেন?
একটি স্ট্রিং এর উপসেট হল অক্ষর বা অক্ষরের গ্রুপ যা স্ট্রিং এর ভিতরে থাকে। একটি স্ট্রিংয়ের জন্য সমস্ত সম্ভাব্য উপসেট হবে n(n+1)/2। প্রোগ্রাম: পাবলিক ক্লাস AllSubsets {public static void main(String[] args) {String str = 'FUN'; int len = str. int temp = 0;
আপনি কিভাবে একটি নমুনার মোড খুঁজে পাবেন?
মোড খোঁজা মোড, বা মডেল মান খুঁজে পেতে, সংখ্যাগুলিকে ক্রমানুসারে রাখা ভাল। তারপর প্রতিটি সংখ্যার কতটি গণনা করুন। একটি সংখ্যা যা প্রায়শই প্রদর্শিত হয় তা হল মোড
আপনি কিভাবে একটি ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ টেবিলের পরিসীমা খুঁজে পাবেন?
ব্যাপ্তি হল সর্বনিম্ন (সর্বনিম্ন) এবং সর্বোচ্চ (সর্বোচ্চ) মানের মধ্যে পার্থক্য। এই ডেটা সেটে পরিসর হবে সর্বোচ্চ মান বিয়োগ করে সর্বনিম্ন মান। সর্বোচ্চ (সর্বোচ্চ মান) হল 10, সর্বনিম্ন (সর্বনিম্ন মান) হল 1। তাই ডেটা সেটের পরিসর হল 9
সিদ্ধান্ত গাছের গভীরতা কত?
একটি সিদ্ধান্ত গাছের গভীরতা হল একটি মূল থেকে একটি পাতা পর্যন্ত দীর্ঘতম পথের দৈর্ঘ্য। সিদ্ধান্ত গাছের আকার হল গাছের নোডের সংখ্যা। মনে রাখবেন যে সিদ্ধান্ত গাছের প্রতিটি নোড যদি একটি বাইনারি সিদ্ধান্ত নেয়, তাহলে আকারটি 2d+1&মাইনাস;1 এর মতো বড় হতে পারে, যেখানে d হল গভীরতা
কিভাবে সিদ্ধান্ত গাছ বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নেয়?
ডিসিশন ট্রি একটি নোডকে দুই বা ততোধিক সাব-নোডে বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নিতে একাধিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। অন্য কথায়, আমরা বলতে পারি যে লক্ষ্য পরিবর্তনশীলের সাথে নোডের বিশুদ্ধতা বৃদ্ধি পায়। ডিসিশন ট্রি সমস্ত উপলব্ধ ভেরিয়েবলে নোডগুলিকে বিভক্ত করে এবং তারপরে বিভক্ত নির্বাচন করে যার ফলে বেশিরভাগ সমজাতীয় সাব-নোড হয়