TreeNET

TreeNet Hakkında

TreeNet, Salford’un en esnek ve güçlü veri madenciliği aracıdır ve Salford’ un ödül kazanan pekçok modellemesinin temelidir. TreeNet’in doğruluk seviyesi genellikle tek bir modelle ya da bilindik bagging ve boosting ile ulaşılamaz. TreeNet, regresyon ve sınıflandırmanın ikisi için de dikkat çekici performans sergiler. Algoritma, ardışık hata süzeltme süreci içerisinde en doğru modele yakınsamak için binlerce küçük karar ağacı kurar 'Gradient boosting'

Yüksek Hassasiyet

TreeNet’ in sağlamlığı hatalı hedef etiketleri ile bozulmuş veriyi de kapsar. Bu tip veri hataları, sıradan veri madenciliği metotları için çok uğraştırıcı olabilmektedir ve sıradan boosting için felaket olabilir. TreeNet, modellerdeki dinamik olarak mevcut çok fazla varyans üreten veri noktalarını eleyebilmektedir. Ayrıca TreeNet, tek modelle ya da bagging veya bilindik boosting ile erişilemeyen doğruluk seviyesini yakalayabilmektedir. Sinir ağlarının tersine TreeNet, veri hatalarına hassas değildir ve zaman alan veri hazırlama, ön işleme veya kayıp verilerin tamamlanması süreçlerine gerek duymaz.

İleri Seviye Özellikler

Etkileşim saptama, herhangi bir tahmin modelinde gerekli etkileşim olup olmadığına ve hangi etkileşimlerin gerekli olduğuna karar vermeye yarar. Etkileşim belirleme sistemi, sadece model performansını ilerletmeye yaramaz, ayrıca yeni bölümlerin ve önceden belirlenememiş şekillerin keşfine de yardım eder.

Türkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi , 2014 Karpal Tunel Sendromu İçin Boosting Tree ve Gradient Treeboost Algoritmalarının Karşılaştırılması

TreeNet'in Kullanımı

Facebooktwittergoogle_pluspinterestlinkedinmail