Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Ответьте на следующие вопросы, чтобы увидеть, чему вы научились.
Почему мы выбрали дерево принятия решений для нашего алгоритма машинного обучения?
Дерево принятия решений — это наиболее сложный и точный алгоритм.
Дерево принятия решений легко визуализировать. Оно прекрасно подходит для наших задач, так как модель может выбрать только одно из двух значений: да или нет.
У дерева принятия решений множество ветвей, и модель может выбрать множество вариантов.
Какова цель разделения набора данных?
Чтобы сделать модель более точной путем избавления от неправильных данных.
Чтобы испытать различные алгоритмы с разными данными.
Чтобы иметь различные данные для обучения и тестирования модели.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Продолжить
Были ли сведения на этой странице полезными?