Bolu Beyi tarafından yazıldı Mayıs - 28 - 2013 1 Yorum

Knn ve Naive Bayes örneklerinde olduğu gibi, karar ağacı uygulamasında da veri setinin homojen olarak dağılmaması sonucu, “Good” ve “VGood” etiketlerine sahip veriler, sağlıklı sonuç vermemiştir. “Unacc” etiketine sahip verilerde yaklaşık %97 oranında başarı sağlanmıştır. “Acc” etiketine sahip verilerde, yaklaşık %77 oranında başarı sağlanmıştır. “VGood” ve “Good” etiketlerinde, diğer uygulamalarda olduğu gibi, veri setinin homojen olmamasından dolayı başarı oranı düşük çıkmıştır. “Good” etiketine sahip verilerde yaklaşık %5, “VGood” etiketine sahip verilerde ise %0’lık başarısızlık gözlenmiştir. Matlab komutları:

ctree = ClassificationTree.fit (carEgitim, ClassEgitim);c1 = ctree.predict(carTest);

cMat = confusionmat (classTest, c1)

karar

Bugüne kadar bir yorum yapıldı

  1. işyeri dedi ki:

    Matlab ile karar ağacı uygulaması hakkında kısa öze açıklamalarınız için teşekkürler. “VGood” etiketine sahip verilerde %0’lık başarısızlık göstermesi gayet iyi oldu.


Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.