Kursta öğrendiklerinizin kısa bir özetini aşağıda bulabilirsiniz:
- Karar ağacı,
oluşan bir koleksiyondan oluşan
koşulları düzenlenmiş
şeklinde bir hiyerarşiye sokan bir araçtır. Koşullar,
kategoriler:
- Eksene hizalı koşul görüntülenebilir. Eğik koşul birçok özellik sunabilir.
- İkili condition [durum] için iki olası yardımcı olur. Diğer condition koşulundan daha fazla iki olası sonuç vardır.
- Karar ağacını eğitmek için, en iyi koşulu her düğüm için. Ayırıcı rutini bilgiler ve kazanca veya Gini ile en iyi performansı koşul.
- Karar ormanı birden fazla karar ağacından oluşan bir moddur. Karar ormanı tahmini karar ağaçlarının tahminlerinin toplamıdır.
- Rastgele orman, her karar ağacının benzersiz bir beceriyle eğitildiği karar ağaçlarından oluşan bir grup ses var.
- Balama, kırılmanın rastgele bir ormandaki her karar ağacı farklı bir alt kümeyle eğitilir bazı örnekler vereceğim.
- Rastgele ormanlar için doğrulama veri kümesi gerekmez. Bunun yerine ormanlarda Yeşil Ofis’te out-of-bag-evaluation modelin kalitesini değerlendirmek gerekir.
- Gradyan güçlendirilmiş (karar) ağaç girdilerden gelen yinelemeli düzenlemelerle eğitilen bir karar ormanı türüdür. irdeleyelim. Şu değere sahip bir değer: daralma, oranı gradyan yüksek (karar) ağacının öğrenme derecesini aşırıya kaçabilir.
Referanslar
- Greedy İşlevi Yaklaşımı: Gradyan Artırma Makine, C. Furkan.
- İstatistiksel Unsurlar Eğitim, Trevor Hastie. 10. Bölüm
- Genelleştirilmiş Güçlendirilmiş Modeller: Gbm rehberi paketinde, daha fazla Ridgeway