AI / Machine Learningobiekt

drzewo decyzyjne

Model predykcyjny o strukturze drzewa, gdzie każdy węzeł wewnętrzny testuje cechę, a liście przypisują wartość lub klasę docelową.

Typ: obiekt
Pojęcie nadrzędne: model uczenia nadzorowanego
Kategoria: AI / Machine Learning · Uczenie nadzorowane modele
Źródło: Hastie, Tibshirani, Friedman — The Elements of Statistical Learning (CART)

Zobacz też

Zgodność deklarowanych prawdopodobieństw modelu z empiryczną częstością zdarzeń; dobrze skalibrowany model ma trafne oceny pewności.

Udział poprawnie wykrytych przypadków pozytywnych wśród wszystkich rzeczywistych pozytywów; mierzy zdolność wykrywania klasy docelowej.

Średnia harmoniczna precyzji i czułości, łącząca obie w jedną wartość; szczególny przypadek miary F dla równej wagi.

Udział poprawnych wskazań klasy pozytywnej wśród wszystkich wskazań tej klasy; mierzy frakcję trafnych spośród przewidzianych pozytywów.

Pole pod krzywą ROC; prawdopodobieństwo, że losowy pozytyw otrzyma wyższą ocenę niż losowy negatyw, miara separowalności klas.

Wykres odsetka trafień względem odsetka fałszywych alarmów przy zmiennym progu decyzyjnym klasyfikatora binarnego.

Wdrażamy chatboty, agentów głosowych i automatyzacje dla MŚP. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.