Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Использование данных MNSIT для обучения и развертывания модели классификации

Программа магистратуры в области электротехники и вычислительной техники Факультет вычислительной техники и автоматизации EEC1509 — Машинное обучение Этот репозиторий представляет собой набор тестов для навыков, полученных на уроке Основы машинного обучения и деревья решений , для развертывания модели классификации в общедоступном наборе данных MNIST . Основная цель данной работы — развернуть модель с помощью модуля FastAPI , создать API и тесты. Тесты API будут включены в структуру..

Вопросы для интервью: Объясните работу деревьев решений с преимуществами и ограничениями.

Деревья решений строятся с использованием серии бинарных решений по входным функциям для прогнозирования целевой переменной. Дерево решений состоит из корневого узла, внутренних узлов и конечных узлов. Корневой узел представляет собой весь набор данных, а каждый внутренний узел представляет собой решение, основанное на одном из входных данных…

От хаоса к ясности: навигация по классификации с деревьями решений

Привет, замечательные читатели, надеюсь, у вас все отлично! В моем предыдущем блоге о классификации в обучении с учителем я обсуждал классификацию и применение классификации, ключевые компоненты классификации, популярные алгоритмы классификации, методы интерпретации, а также возможные предубеждения и ограничения в решениях классификатора. Основываясь на этом фундаменте, я рад продолжить наше исследование, сосредоточившись конкретно на деревьях решений. Деревья решений, метод..

Свидание текстов с деревьями решений

Использование деревьев решений для приблизительного определения года написания книги Введение Что, если бы мы использовали машинное обучение, чтобы оценить, когда была написана книга? Представьте себя на старом чердаке бабушки и дедушки, просматривающего старую пыльную книжную полку, когда вам бросается в глаза незнакомый фолиант. Похоже, это роман. Вы не знаете, когда это было написано, ответ, который, кажется, ускользает даже от самого Google. Вы делаете снимок одной из..

Понимание Random Forest без слишком технических знаний для начинающих

Прежде чем понять случайный лес, давайте разберемся в основе случайного леса, который является «Деревом решений». Представьте себе древовидную блок-схему, где каждый узел представляет собой условие, а каждый лист представляет собой решение (выход пути). давайте рассмотрим простой пример задачи классификации. В данной таблице показаны данные клиентов, у которых есть три функции (возраст, пол и доход) и целевая функция покупки. Давайте создадим дерево решений для заданных табличных..

Что такое энтропия и почему получение информации имеет значение в деревьях решений?

Согласно Википедии , Энтропия относится к беспорядку или неопределенности. Определение : Энтропия - это совокупность примесей , беспорядка или неопределенности . примеров. Что в основном делает энтропия? Энтропия определяет, как дерево решений решает разделить данные. Фактически это влияет на то, как дерево решений рисует свои границы. Уравнение энтропии: Что такое получение информации и почему это важно в дереве решений? Определение: Прирост..

Расшифровка деревьев решений: идеи и механизмы

Деревья решений являются краеугольным камнем в области машинного обучения, предлагая сочетание интерпретируемости и прогнозирующей силы. Однако за их, казалось бы, простой структурой скрывается богатство сложности и глубины. В этой статье мы отправимся в комплексное путешествие, изучая тонкости деревьев решений и их расширенные приложения. 1. Основная концепция По своей сути деревья решений разбивают данные на подмножества на основе значений признаков. Каждое разделение..