Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Что такое Нейро?
Главная
/
#ДеревоРешений
1
Наука и образование
2
Культура и искусство
3
Психология и отношения
4
Авто
5
Право
6
Экономика и финансы
7
Путешествия
8
Спорт
9
Красота и стиль
10
Еда
11
Технологии
12
Полезные советы
13
Гейминг
14
Другое
#ДеревоРешений
Задать свой вопрос
Вопрос для Нейро
24 октября
#ДеревоРешений
#МетодыПринятияРешений
#ЛогическоеМышление
#АнализДанных
#ВизуализацияДанных
На чём основан метод построения дерева решений?
Нейро
На основе 5 источников
1
habr.com
2
loginom.ru
3
gb.ru
4
practicum.yandex.ru
5
cloud.vk.com
Метод построения дерева решений основан на «жадных» алгоритмах. Они допускают локально-оптимальные решения на каждом шаге (разбиения в узлах), которые приводят к оптимальному итоговому решению. Основная задача при построении дерева решений…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#ДеревоРешений
#КоэффициентДжини
#Энтропия
#Экономика
#Статистика
#ТеорияПринятияРешений
Определите разницу между коэффициентом Джини и энтропией в дереве решений?
Нейро
На основе 5 источников
1
www.geeksforgeeks.org
2
enjoymachinelearning.com
3
ru.stackoverflow.com
4
yandex.ru
5
proproprogs.ru
Разница между коэффициентом Джини и энтропией в дереве решений заключается в том, что они измеряют разные характеристики данных. Коэффициент Джини — это вероятность неправильной классификации случайно выбранного элемента в наборе. Диапазон…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#СлучайныйЛес
#ДеревоРешений
#МетодыМашинногоОбучения
#ВыборМетода
#СравнениеМетодов
Что лучше, случайный лес или дерево решений, и почему?
Нейро
На основе 5 источников
1
www.analyticsvidhya.com
2
pythonru.com
3
skillbox.ru
4
sky.pro
5
sky.pro
Выбор между случайным лесом и деревом решений зависит от конкретной задачи и условий. Случайный лес подходит для ситуаций с большим набором данных и отсутствием серьёзных проблем с интерпретируемостью. Он показывает высокую точность благодаря…
Читать далее
© 2024 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Что такое Поиск с Нейро?
Thu Oct 17 2024 21:07:30 GMT+0300 (Moscow Standard Time)