ability if the model memorized all

ability if the model memorized all the characteristics of data,
some of which are even unnecessary, e.g., noises or outliers.
The role of pruning is to merge adjacent leaf nodes if the
prediction accuracy is improved or at least unchanged on the
validation data set that is not used in the tree construction.
Once pruning has been completed, CART predicts a new
instance by averaging the target values in the leaf node to
which the new instance belongs.
GPR [48] begins with the Bayesian approach to MLR and
extends the expressiveness by adopting kernel tricks. In GPR,
the target y is expressed as a linear combination of the inputs
with a Gaussian noise as follows:

Результаты (русский) 1:

способность, если модель запомнили все характеристики данных,Некоторые из них даже нет необходимости, например, шумы или нетипичные.Обрезка призван объединить смежные краевые узлы, еслиУлучшена точность предсказания или по крайней мере без изменений наПроверка набора данных, который не используется в строительстве дерево.После завершения очистки корзины прогнозирует новыйэкземпляр путем усреднения целевые значения в оконечный узел дерева длякоторой принадлежит новый экземпляр.ППГ [48] начинается с Байесовский подход к MLR ирасширяет выразительность, приняв ядра трюки. В ППГ,Цель y выражается в виде линейной комбинации материаловс гауссовского шума следующим образом:

Результаты (русский) 2:

Способность если модель памяти все характеристики данных,
некоторые из которых даже ненужные, например, шумы или выбросы.
Роль обрезка объединить соседние конечных узлов, если
точность прогноза повышается или, по крайней мере, без изменений на
наборе данных проверки, что не используется в строительстве дерева.
После обрезки была завершена, ВОЗ прогнозирует новый
экземпляр путем усреднения целевых значений в конечный узел, чтобы
чего новый экземпляр принадлежит.
GPR [48] начинается с байесовского подхода к MLR и
расширяет выразительность приняв трюки ядра. В GPR,
цель у выражается в виде линейной комбинации входов
с гауссовским шумом следующим образом:

Результаты (русский) 3:

способности, если модель наизусть все характеристики данных,
некоторые из них даже излишней, например, звуки или резко.
роль не является слияние рядом лист узлов, если
прогнозирования точность является повышение или, по крайней мере, без изменений на
проверки данных, которые не используются в дерева.
раз не завершена) предсказывает новый
, например путем усреднения целевые значения в лист узла на
которой новые инстанции принадлежит.
ппг [48] начинается с Bayesian подход к mlr и
распространяется выразительность, приняв ядро трюков.в гпр,
целевой y выражается как линейный сочетание материалов
с гауссовский шум: