Білім беру бағдарламасы бойынша студенттерге арналған «Ақпараттық коммуникациялық технологиялар»
жүктеу/скачать 3.3 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Шешім ағаштары
| Классификация. Классификацияны белгілі бір сыныпты анықтауға арналған
атрибуттар жиынын сипаттау арқылы тұтынушы, өнім немесе нысан түрін түсіну үшін пайдалануға болады. Мысалы, автомобильдерді əртүрлі атрибуттарды (орындықтар, кузов түрі, жетекші дөңгелектер) анықтау арқылы түрі бойынша оңай жіктеуге болады (седан, жол талғамайтын көлік, конверттелген). Жаңа автокөлікті зерттегенде, белгілі анықтамамен атрибуттарды салыстыру арқылы оны белгілі бір классқа жатқызуға болады. Дəл осындай принциптерді клиенттерге де қолдануға болады, мысалы, оларды жас жəне əлеуметтік топтар бойынша жіктеу. Болжау - аппараттық құрамдас бөліктердің ақауларын болжаудан алаяқтықты анықтауға жəне тіпті компанияның пайдасын болжауға дейінгі ауқымды тақырып. 47 Деректерді өндірудің басқа əдістерімен біріктірілгенде, болжау үрдістерді, жіктеуді, сəйкестендіруді жəне қарым-қатынастарды модельдеуді қамтиды. Өткен оқиғаларды немесе объектілерді талдау арқылы сіз болашақты болжай аласыз. Шешім ағаштары DT алгоритмдері классификациялық есептерде ең пайдалы. Бұл əдіспен классификация процесін модельдеу үшін ағаш құрастырылады. Шешім ағашы - қуатты деректерді іздеу жəне болжамды талдау құралы. Ол жіктеу жəне регрессия мəселелерін шешуге көмектеседі.Шешім ағашы – «Егер ..., онда ...» түрінің ережесінен тұратын иерархиялық ағаш құрылымы. Жаттығу жиынына байланысты ережелер оқу процесі кезінде автоматты түрде жасалады. Шешім ағашы – шешім нүктелерін, олардың алдындағы оқиғаларды жəне салдарды көрсететін график түріндегі математикалық модель. Бұл DataMining əдісі классификация жəне регрессия мəселелерін шешу үшін машиналық оқытуда кеңінен қолданылады. Бизнесті талдау, менеджмент жəне экономика саласында DecisionTree – барлық ықтимал баламаларды (сценарийлерді) көрнекі түрде көрсетуге, болашақ оқиғаларды болжауға, сондай-ақ олардың ықтимал пайдасы мен тəуекелдерін бағалауға арналған тамаша құрал. Ол үшін шешім ағашы түсіну мен талдауды жеңілдету үшін графикалық диаграмма түрінде ұсынылады. Бұл график келесі элементтерден тұрады. • бірнеше опциялар мүмкін болатын шыңдар түйіндер деп аталады. Олар ықтимал жағдайларды (шешім қабылдау нүктелерін) көрсетеді; • соңғы түйіндер (жапырақтар) нəтижені білдіреді (мақсат функциясының мəні); • түйіндерді қосатын жиектер (тармақтар) осы сценарий бойынша оқиғалардың даму ықтималдығын сипаттайды. Шешім ағашы – белгілі бір иерархиядағы шешім ережелерін ұсыну əдісі, ол екі түрдің элементтерін – түйіндерді (түйін) жəне жапырақтарды (жапырақ) қамтиды. Түйіндер шешім қабылдау ережелерін жəне оқу жиынының таңдалған атрибутына сəйкестігін тексеру мысалдарын қамтиды. Қарапайым жағдай: мысалдар түйінге еніп, сынақтан өтеді жəне екі жиынтыққа бөлінеді: • бірінші – белгіленген ережені қанағаттандыратындар; •екіншісі – белгіленген ережені қанағаттандырмайтындар. 1-сурет. Шешім ағашының көрінісі Əрі қарай ереже əрбір ішкі жиынға қайтадан қолданылады, процедура қайталанады. Бұл алгоритмнің тоқтау шартына жеткенше жалғасады. Соңғы түйін тексерілмеген жəне бөлінбеген кезде жапыраққа айналады (1-сурет). Парақ оған түсетін əрбір мысалдың шешімін анықтайды. Жіктеу ағашы үшін бұл түйінмен байланысты класс, ал регрессия ағашы үшін бұл параққа сəйкес мақсатты айнымалының модальды аралығы. Жапырақта ереже емес, осы жапырақпен аяқталатын тармақтың барлық ережелерін қанағаттандыратын нысандардың ішкі жиыны бар. жүктеу/скачать 3.3 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|