0

異なるアルゴリズムには異なるパラメーターがあると言われています。ツリー決定アルゴリズムと単純なベイジアンアルゴリズムの場合、それぞれのパラメーターは何ですか? 誰かが私に例を与えることができます..

この場合、デシジョン ツリー アルゴリズムを使用して実行されるデータに対して 5 倍の交差検証を行うことは、ベイジアンとは異なりますか?

また、パラメーターの最適化のために、5 分割の交差検証を行います。wekaを使用してパラメータの設定値キーを決定するためにこれを自動的に行う方法はありますか?

4

2 に答える 2

1

Weka を使用しているため、 でデータセットを開きExplorer、 に移動してClassifyアルゴリズムを選択し、アルゴリズム ボックスをクリックすると、各アルゴリズムのパラメーターを確認できます。たとえば、単純ベイズ分類器には、連続データの処理方法 (離散化またはカーネル推定器の使用) に影響するパラメーターがあります。

于 2011-02-24T05:53:39.843 に答える
0

決定アルゴリズムのパラメータは、アルゴリズム内で時間の経過とともに変化する可能性があり、アルゴリズム間でも変化する可能性があります。

戦場を移動する兵士を決定するための AI 決定木があるとします。あなたは防御的なアルゴリズムを持っているかもしれません. 他の兵士に対して最大のダメージを与える攻撃的なアルゴリズムを使用している可能性があります。壁の構造的損傷を求める解体アルゴリズムがある場合があります。これらにはそれぞれ、どの決定を行うかを決定するための異なるパラメーターがあります。

また、シミュレーションが進行するにつれて、決定パラメーターが変化する可能性があります。たとえば、積極的なアルゴリズムは、2:1 の方法で、受けたダメージと受けたダメージを比較検討する場合があります。AI が、意思決定を行うために 100 シミュレーション サイクル先まで進んで検討するとします。2:1 の重み付けを行っていたとしても、決定を下すために実行したシミュレーションが、実際に起こったことと一致しなかったことがわかる場合があります。計算すると 100 のダメージを受けて 200 のダメージを与えますが、実際には 150 のダメージを受けており、70 のダメージをかろうじて与える前に殺されました (そのように設計されていると仮定すると)、これを考慮に入れることができます。同様に、特定の条件下で再配置を選択した場合、T+10 ティック中にダメージを回避し、見晴らしの良いポイントを獲得し、T+40 から T+80 ティック中に通常よりも多くのダメージを与えることができたことがわかる場合があります。 .

于 2011-02-24T05:30:12.233 に答える