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04-61 DT_Strengths_and_Weaknesses

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    頑張ったね、コングラッチュレーション!3番目のマシンアルゴリズム、
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    デシジョン・ツリーの説明も終盤です。
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    >>デシジョン・ツリーについて多くのことを学びました。
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    さぁ、ここで新しく学んだ知識は、あなたのできるリストに加え、
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    分類子を選ぶときに使いましょう。
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    >>決定木は非常に使いやすく、美しく成長させることが可能です。
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    決定木を用いるとデータをうまく可視化しながら
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    解釈できるようになり、サポートベクターマシン等の
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    結果よりもわかりやすいかもしれません。
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    しかし、限界もあります。
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    >>そうですね。
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    1つの問題として、まず過適合しやすいという
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    傾向があります。
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    特にたくさんの特徴を持つデータで決定木を
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    構築する場合に過適合が起きやすくなります。
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    過適合を防ぐためにはチューニングするパラメータを
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    注意深く選ばなければなりません。
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    >>そのとおり。ノードに1つしかデータポイントがなかったりすると、
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    変なものが出来上がってしまいます。
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    過適合は簡単に起こってしまいます。
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    なので、木の構築具合を常に見極め、適切なところで
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    成長をやめさせることが大切です。
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    >>他にアンサンブルと呼ばれる手法を用いると
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    決定木からより大きな分類子を
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    構築することが可能となります。
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    次のレッスンでは、
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    実際のアルゴリズムをご自分で試していただきます。
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    アンサンブル手法を試してみる機会もあります。
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    試してみてね。
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    もし、もっと学びたい人、
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    分類子から分類子を作ってみたい人は次のレッスンに進んでください。
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    >>あなたは頑張ってるし、これからもっと楽しみですね。
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    >>それでは次に進みましょう。
Tytuł:
04-61 DT_Strengths_and_Weaknesses
Opis:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Projekt:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
01:18

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