Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
На этой странице вам предлагается ответить на ряд упражнений с несколькими вариантами ответов по материалу, обсуждаемому в разделе «Переоснащение и сокращение».
Вопрос 1
Каковы два потенциальных эффекта увеличения минимального количества примеров на лист дерева решений?
Размер дерева решений увеличивается.
Размер дерева решений уменьшается.
Отличная работа.
Структура дерева решений может полностью измениться.
Структура дерева решений практически не изменилась.
Отличная работа.
Вопрос 2
Какие операции могут уменьшить переобучение в модели, о которой известно, что она переоснащена (например, путем ее оценки на тестовом наборе данных).
Увеличьте максимальную глубину.
Уменьшите максимальную глубину.
Увеличьте минимальное количество наблюдений в листьях.
Уменьшите минимальное количество наблюдений в листьях.
Увеличьте минимальный коэффициент усиления нового узла.
Уменьшите минимальный коэффициент усиления нового узла.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2025-02-25 UTC."],[[["This page provides multiple-choice exercises focused on overfitting and pruning in decision trees."],["The exercises cover topics like the impact of leaf size on tree structure and techniques to reduce overfitting in decision tree models."]]],[]]
