Skip to Main Content
Python w uczeniu maszynowym.
book

Python w uczeniu maszynowym.

by Matthew Kirk
May 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
224 pages
6h 49m
Polish
APN Promise
Content preview from Python w uczeniu maszynowym.
Przycinanie drzew | 79
Mamy teraz zbiór drzew decyzyjnych, które możemy agregować, znajdując większościowy
głos dla klasykacji (rysunek 5-5).
Drzewo
A
B
C
D
E
F
Odp.
Grupowanie typu
bootstrap
1
2
3
1
1
2
1
Rysunek 5-5 Głosowanie zwykle oznacza wybranie zwycięzcy
Todrastycznie poprawia wydajność, ponieważ ogranicza zmienność przewidywania, ale
nie wprowadza znacznego błędu. Oznacza to, żejedno drzewo decyzyjne może zawierać
sporo szumu, natomiast wzbiorze drzew decyzyjnych ten szum się znosi. Jest topodobne
docentralnego twierdzenia granicznego.
Losowe lasy
Inną metodą agregowania razem modeli drzew jest losowe wybieranie obszarów cech.
Naprzykład wnaszym ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Python. Programuj szybko i wydajnie

Python. Programuj szybko i wydajnie

Micha Gorelick, Ian Ozsvald
Python. Receptury. Wydanie III

Python. Receptury. Wydanie III

David Beazley, Brian K. Jones

Publisher Resources

ISBN: 9788375413571