כשרוצים לקבוע האם לפצל לפי תכונה מסויימת אז עושים בדיקת מובהקות סטטיסטית, כלומר בודקים אם הערך הסטטיסטי גדול מהקריטי ובמידה וכן מפצלים לפי התכונה. כאשר נגדיל את הערך minimum significance level (האלפא) עבור אותה דרגת חופש בעצם רמת המובהקות תרד ונקטין את הערך הקריטי. דבר זה עלול לגרום לכך שכעת הערך הקריטי יהיה קטן מהסטטיסטי ולכן כן נפצל ואז עשויות להיות יותר שכבות ברשת (מודל יותר גדול) ובנוסף מגדיל את מספר הקודקודים ברשת.
מיין לפי
הערך המקסימלי של מדד ה-Gini של משתנה סיווג בינארי שווה ל-
מדד ה- Gini יהיה מקסימלי כאשר משתנה בינארי מתפלג התפלגות אחידה כלומר- 0.5 ו0.5. כעת נציב בנוסחה של Gini ונקבל 1 פחות חצי בריבוע פחות חצי בריבוע נקבל 0.5.
מיין לפי
השימוש בטבלאות סיכום (aggregation / summary tables) תורם ל-
טבלאות סיכום נועדו לשמור במחסן הנתונים נתונים מסוכמים על מנת להקל על הרצת השאילתות. היקף הנתונים לא מצטמצם משום שנתונים אלו נשמרים בנוסף לנתונים מפורטים.
מיין לפי
מה תפקידה של המחלקה LabelEncoder בספרייה learn-scikit ב-Python?
על מנת למצוא חשיבות של תכונות ב-dataset ניתן את הdataset לרכיב זה ונקבל טבלהעם שתי עמודות אחת עם אחדות ואפסים שמציינים את המשקל (חשיבות והשפעה על המודל) של התכונה ועמודה שנייה בה שם התכונה (מעבדה אחרונה).
מיין לפי
Nicole Dezoraive0 נקודות ·
יותר מ-6 חודשים
( תגובות)
מוניטין: 10
נקבל 1-ים ליד כל תכונה שמציין אם התכונה חשובה
נתון: h – מודל כלשהו ממרחב המודלים האפשריים H ו 'h מודל אלטרנטיבי,
D – כל האוכלוסייה. מהו מצב של התאמת יתר (overfitting) של המודל h?
Y מהווה פונקציה פונקציה של x אז האנטרופיה של y בהינתן x שווה לאפס ולהפך (כי מהמשוואה ניתן ליצור פונקציה של x כתלות בy) ולכן אין אי וודאות בשני המקרים ולכן שתי התשובות נכונות.
מיין לפי
משמעות התכונה Variant-Time"( משתנה בזמן") של מחסני נתונים היא