machine-learning - デシジョンツリー：詳細

Question

デシジョンツリーに関しては、精緻化の概念を理解するのに問題があります。

デシジョンツリーD2がツリーD1の精緻化である場合、これはD2とD1のすべての分類が同じになることを自動的に意味しますか？つまり、ツリーを作成するために、D1がより一般的な関係に従うようにする必要がありますか？

Answer 1

ML における「一般」の最も一般的な解釈は、トレーニングされたモデルがテスト データに対してどれだけうまく機能するかということです。

仮定: D2 は過適合木 D1 の剪定された木です

根拠：あなたの声明に基づいて「D2はツリーDlの精緻化です」

再フォーマットされた質問 : 1. 枝刈りされたツリー (D2) の出力とオーバーフィット ツリー (D1) の出力は同じになるかどうか?

回答 : ユース ケースごとに異なる場合があります。予測力についても、枝刈りされたツリーの予測力が優れている場合もあれば、オーバーフィット ツリーの方が優れた結果が得られる場合もあります。

2. あなたの質問の2番目の部分については、他の人が答えることができます:)。