Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Методы и алгоритмы искусственного интеллекта, стадии Data Mining




Методы Data Mining можно классифицировать по задачам Data Mining.

 

Методы классификации и прогнозирования.

 

Метод «Деревья решений». При помощи данного метода решаются задачи классификации и прогнозирования.

Если зависимая (целевая переменная) принимает дискретные значения, при помощи метода дерева решений решается задача классификации. Если же зависимая переменная принимает непрерывные значения, то решается задача численного прогнозирования.

В наиболее простом виде дерево решений - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре. Основа такой структуры - ответы "Да" или "Нет" на ряд вопросов. Листьями дерева являются функции линейной регрессии. Деревья – бинарные, множественные.

Преимущества метода:

- интуитивность деревьев решений (модель является интуитивной и упрощает понимание решаемой задачи);

- деревья решений дают возможность извлекать правила из базы данных на естественном языке (Если Возраст > 35 и Доход > 200, то выдать кредит).

- быстрый процесс обучения.

Процесс создания дерева происходит сверху вниз (нисходящий). В ходе

процесса алгоритм должен найти такой критерий расщепления, чтобы разбить множество на подмножества, которые бы ассоциировались с данным узлом проверки. Каждый узел проверки должен быть помечен определенным атрибутом.

На сегодняшний день существует большое число алгоритмов, реализующих деревья решений: CART, C4.5, CHAID, CN2, NewId, ITrule и другие.

Алгоритмы построения деревьев решений различаются следующими характеристиками:

§ вид расщепления - бинарное (binary), множественное (multi-way)

§ критерии расщепления

§ возможность обработки пропущенных значений

§ процедура сокращения ветвей или отсечения

§ возможности извлечения правил из деревьев.

Атрибуты набора данных могут иметь как дискретное, так и числовое значение. Алгоритм CART предназначен для построения бинарного дерева решений (+ все перечисленные характеристики).

Алгоритм C4.5 строит дерево решений с неограниченным количеством ветвей у узла. Данный алгоритм может работать только с дискретным зависимым атрибутом и поэтому может решать только задачи классификации.

Sprint, являющийся масштабируемым вариантом алгоритма CART, предъявляет минимальные требования к объему оперативной памяти.

 

Метод «Линейная регрессия» (+ кластеризация)

Если значение правила больше, чем порог, то предсказываемая переменная принимает значение истина, иначе – ложь – другими словами при выполнении для параметров объектов заданного условия, объекты принадлежат одному, в противном случае – другому классу).

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-03-31; Просмотров: 537; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.