Az alaposztályozók számának hatása a zsákolás teljesítményére

Leírás

A folyamat az alaposztályozók számának hatását szemlélteti a zsákolás osztályozási hibaarányára a Heart Disease adatállomány esetén. Az alaposztályozók döntési tönkök, melyekhez szennyezettségi mértékként a nyereségarányt használjuk. A kísérletben az alaposztályozók számát 1-ről 20-ra növeljük és minden egyes lépésben meghatározzuk a zsákolás 10-szeres keresztellenőrzésből nyert átlagos osztályozási hibaarányát.

Bemenet

Heart Disease [UCI MLR]

Megjegyzés

Az adatállományt Detrano, R. [Detrano et al.] adományozta a UCI Machine Learning Repository részére.

Kimenet

9.3. ábra - A 10-szeres keresztellenőrzés révén nyert átlagos osztályozási hibaarány az alaposztályozók számának függvényében

A 10-szeres keresztellenőrzés révén nyert átlagos osztályozási hibaarány az alaposztályozók számának függvényében

Az eredmények értékelése

Az ábra azt mutatja, hogy a legjobb átlagos osztályozási hibaarányt (21,4%) akkor érjük el, ha az alaposztályozók száma 14.

Videó

Folyamat

ensemble_exp2.rmp

Kulcsszavak

zsákolás
együttes módszerek
felügyelt tanulás
hibaarány
keresztellenőrzés
osztályozás

Operátorok

Apply Model
Bagging
Decision Stump
Log
Loop Parameters
Map
Performance (Classification)
Read CSV
X-Validation