-
Klasifikācijas koki
Samples14 Computers, Consumer Electronics, Communications, Transport
Nr. | Chapter | Page. |
1. | Uzdevuma nostādne | 3 |
2. | Izmantoto metožu apskāts | 5 |
2.1. | Algoritms ID3 | 5 |
3. | Praktiskā daļa | 6 |
3.1. | Datu klasifikācija ar ID3 algoritmu | 6 |
3.2. | Datu klasifikācija ar C5.0 algoritmu | 14 |
4. | Rezultātu apkopojums un secinājumi | 17 |
5. | Literatūra | 18 |
4. REZULTĀTU APKOPOJUMS UN SECINĀJUMI
Darba gaitā tika izpildīti divi uzdevumi:
1) jauno datu klasifikācija un koku konstruēšana ar ID3 algoritmu;
2) jauno datu klasifikācija un koku konstruēšana ar C5.0 algoritmu, izmantojot See5 programmatūru.
Pirmajā darba uzdevumā, izmantojot ID3 algoritmu tika konstruēts koks, kurš klasificēja datus no pārbaudes datu kopas. Rezultātā izradījas kā prognozētas klases gandrīz sakrīta ar reālam klasem, nesakrīta tikai dīvas klases. Kopēja klasifikatora kļūda ir vienada ar 0.13.
Otrājā darba uzdevumā, tika izmantota programmatūra See5, ar kuru palidzību tika izveidots koks, kurš klasificēja datus no pārbaudes datu kopas. Algoritma C5.0 rezultātā arī izradījas kā nesakrīta tikai divas klases. Klasifikatora kļūda ir vienada ar 13.3%.
Visi rezultāti ir apkopoti 4.1. tabulā.
…
Darbs sastāv no divām daļām: 1. Pirmajā daļā ir nepieciešams izveidot naivo ID3 klasifikatoru un klasificēt jaunus datus (no pārbaudes kopas). Pēc tam jānovērtē kopējo klasifikatora kļūdu. 2. Otrajā daļā ir nepieciešams izveidot koku ar See5 programmatūru. Pēc tam, ar programmatūras palidzību, ir nepieciešams noklasificēt jaunus datus (no pārbaudes kopas).