Decision Trees bilan Churn Bashorati

1 2 3 4 5 6

Bog'liq
Omonov Abbosxon 612

2. Decision Trees bilan Churn Bashorati:

Mijozlarning demografik ma'lumotlari, foydalanish patternlari, va xizmat olayotgan bo'lishlari kabi xususiyatlardan foydalaniladi.
Daraxtani qurishda har bir noda uchun eng ma'lumotli xususiyatlarni tanlash.

3. Yaxshi va Yomonlar:

Yaxshi: Tushunish va tefsirlash oson, soniy va kategorial ma'lumotlarni qabul qiladi.
Yomon: Overfittingga dalolat berishi mumkin, ko'rib chiqilmagan ma'lumotlar uchun yaxshi ishlamayishi mumkin.

Random Forest (Tasodifiy O'rmon):
1. Kontsept:

Tasodifiy o'rmon, trening jarayonida qancha bo'lsa, qaror daraxtlarini yaratadi.
O'xshash ma'lumotlarni rag'batlantirish (bagging) jarayonida har bir daraxt uchun trening o'tkaziladi.
O'zaro bog'liqlikni kamaytirish maqsadida har bir kesishda xususiyatlar tasodifiy tanlanadi.

2. Random Forest bilan Churn Bashorati:

Har bir daraxt uchun tasodifiy ma'lumot toifalaridan foydalaniladi (bagging).
Har bir kesishda tasodifiy xususiyatlarni hisobga olgan har bir daraxt uchun trening o'tkaziladi.
Oxirgi bashorat, har bir daraxtning bashorati (regressiya muammolar uchun)ni o'lchab olish yoki ovoz qo'yish (klassifikatsiya muammolari uchun)dan iborat.

3. Yaxshi va Yomonlar:

Yaxshi: Overfittingni kamaytiradi, ko'p xususiyatli ma'lumotlar bilan ishlash, xususiyat muhimligini taqdim qiladi.
Yomon: Hisoblash va murakkab bo'lishi mumkin.

Amalga Oshirish uchun Maslahatlar:

Ma'lumotlarni Tayyorlash:
- Ma'lumotlarni tozalang va ishlash, o'chirilgan qiymatlar bilan ishlash va kategorial o'zgaruvchilarni kodiroq qilish.
Download 21,66 Kb.

1 2 3 4 5 6

Download 21,66 Kb.