[PYTHON] Einführung in das maschinelle Lernen: Funktionsweise des Modells
Szenario
Ein enger Freund, der im Ausland lebt, verdiente zig Millionen Yen, indem er in Immobilien investierte. Ich möchte mein Geschäft verbreiten und lade Sie daher ein, Geschäftspartner zu werden. Er gibt Geld aus und erstellt ein Muster (Modell) für Sie mit Datenanalysefähigkeiten, um den Preis einer Immobilie vorherzusagen.
Entscheidungsbaum
Sie fragten: "Wie prognostizieren und beurteilen Sie den Preis einer Immobilie?"
Die Antwort war "Es ist intuitiv."
Ist es nicht möglich, mit maschinellem Lernen intuitiv ein Preisvorhersagemodell zu erstellen?
Als Sie immer detaillierter hörten, haben Sie es irgendwie herausgefunden.
Die Immobilienpreise werden in zwei Gruppen eingeteilt.
Mit anderen Worten, der Immobilienpreis wird in den folgenden zwei Schritten vorhergesagt.
- Teilen Sie die Eigenschaft in zwei Gruppen
- Legen Sie den Preis für jede Gruppe fest
Dieses Verfahren wird als Anpassungsmodell oder Trainingsmodell bezeichnet. Die Daten, die zum Modell passen, werden als Trainingsdaten bezeichnet.
Verwenden Sie das angepasste Modell, um den Preis der Immobilie vorherzusagen, in die Sie investieren.
Verbessere das Modell
Welcher Entscheidungsbaum passt zu den Trainingsdaten?
Wenn Sie normal darüber nachdenken, scheint es, dass Entscheidungsbaum 1 besser ist. Größere Immobilien sind teurer als kleinere, oder? Die Größe allein bestimmt jedoch nicht den Immobilienpreis. Es gibt viele andere Faktoren, die die Immobilienpreise beeinflussen (Standort, Baujahr usw.).
Der Entscheidungsbaum einschließlich anderer Faktoren lautet wie folgt.
Wenn Sie den Pfad auswählen, der den Merkmalen der Immobilie entspricht, befindet sich der geschätzte Preis am unteren Knoten des Entscheidungsbaums. Der untere Knoten mit dem vorhergesagten Preis heißt Blatt.
Nächster
Die Anzahl der Zweige und der Blattwert des bestimmten Baumes werden durch die Daten bestimmt. Lassen Sie uns das nächste Mal die Daten analysieren.
Andere verwandte Artikel sind hier.
Recommended Posts