2 4 dữ liệu huấn luyện cây quyết định
Nghiên cứu các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định
... 21 2. 2 Thuật toán C4.5 21 2. 2.1 C4.5 dùng Gain-entropy làm độ đo lựa chọn thuộc tính “tốt nhất” 22 2. 2 .2 C4.5 có chế riêng xử lý giá trị thiếu 25 2. 2.3 Tránh “quá vừa” liệu ... 26 2. 2 .4 Chuyển đổi từ định sang luật 26 2. 2.5 C4.5 thuật toán hiệu cho tập liệu vừa nhỏ 27 2. 3 Thuật toán SPRINT 28 2. 3.1 Cấu trúc liệu SPRINT 29 2. 3 .2 SPRINT ... Age< =20 Age >20 2 nghiệp – Nguyễn Thị Thùy Linh – K46CA - 33G(Age< =20 ) = 1- ( 12+ 02) = G(Age >20 ) = 1- ((1 /2) 2+(1 /2) 2) = 1 /2 Nghiên cứu thuật toán phân lớp liệu dựa định Tuple count Age< =23 Age >23 ...
- 67
- 1,579
- 4
Sử dụng phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định để xây dựng các mô hình phân lớp hỗ trợ việc thực hiện các công việc quản lý nguồn nhân lực
... nhân - 25 - CHƢƠNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU SỬ DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 3.1 Cây định Trong phân lớp liệu hình thức trực quan mô hình định Sau đây, luận văn trình bầy vai trò, đánh giá định khai phá liệu Định ... xây dựng mô hình dự liệu dự đoán liệu nhân Để làm điều kỹ thuật nhắc đến định [4] [11][ 12] 2. 3 Tổng quan phân lớp liệu khai phá liệu 2. 3.1.Phân lớp liệu Một nhiệm vụ khai phá liệu giải toán phân ... 12 - CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU 2. 1 Khai phá liệu 2. 1.1 Khái niệm Khai phá liệu định nghĩa là: trình trích xuất thông tin có giá trị tiềm ẩn bên lượng lớn liệu lưu trữ sở liệu, kho liệu ...
- 92
- 416
- 0
PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH
... Technolog y 44 36 28 Married 30 Single 20 Single 12 Loan ed yes yes no 56 27 Married 24 Married 18 no no 31 Single 18 36 24 52 33 26 24 Married Married Married Single Single Married 29 28 Salary ... I .2 Công cụ hỗ trợ 19 I.3 Xây dựng định 20 II NHẬN XÉT 26 Tài liệu tham khảo 28 PHẦN I : LÝ THUYẾT I CÂY QUYẾT ĐỊNH I.1 Khái niệm Cây định ... dựng liệu Married 30 Single 20 Single 12 Loane d yes yes no Precontract no no no Married 24 no no Field Age Satus Finance Finance Finance Technolog y 44 36 28 56 Salary MÔN HỌC : KHAI PHÁ DỮ LIỆU...
- 29
- 1,706
- 6
Tiểu luận môn khai phá dữ liệu SỬ DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH ĐỂ PHÂN LỚP DỮ LIỆU
... 11 CHƯƠNG 2- SỬ DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH ĐỂ PHÂN LỚP DỮ LIỆU 15 I.Tổng quan phân lớp liệu khai phá liệu 15 1.Phân lớp liệu 15 2. Các vấn đề liên quan đến phân lớp liệu ... Khai thác liệu dụng dùng Microsoft Excel để lấy liệu từ sở liệu dùng để phân tích bảng tính Trang 14/ 33 Đề tài môn học Khai thác liệu CHƯƠNG 2- SỬ DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH ĐỂ PHÂN LỚP DỮ LIỆU I Tổng ... tích mẫu liệu sẵn có Mỗi mẫu tương ứng với lớp, định thuộc tính gọi thuộc tính lớp Các mẫu liệu gọi tập liệu huấn luyện (training data set) Các nhãn lớp tập liệu huấn luyện phải xác định trước...
- 33
- 748
- 0
Tiểu luận môn khai phá dữ liệu MÔ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH THUẬT TOÁN C4.5
... giá trị sang định lượng lựa chọn thuộc tính SplitInfo(S , Outlook) 5 4 5 = - log - log - log 2 14 14 14 14 14 14 = 1.577 GainRatio(S,When)= Gain(S,When)/SplitInfo(S,When)=0 .26 1 /2. 217= 0.118 GainRatio(S,Outlook)= ... giá trị tiên đoán định Đánh giá Gain Ratio định nghĩa biểu thức đánh giá Gain trước SplitInformation sau: 4 .2. 2 Xử lý huấn luyện thuộc tính thiếu giá trị Trong số trường hợp định liệu thiếu giá ... dụng khai phá sở liệu có kích thước nhỏ C4.5 sử dụng chế lưu trữ liệu thường trú nhớ, đặc điểm làm C4.5 thích hợp với sở liệu nhỏ, chế xếp lại liệu node trình phát triển định C4.5 chứa kỹ thuật...
- 29
- 1,643
- 10
nghiên cứu tổng quan về công nghệ phân lớp dữ liệu nói chung và phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định nói riêng và thuật toán C4.5
... “30 -40 ”: I(S2) = (S 12, S 22) = + Với age = “ >40 ” : I(S3) = (S13,S23) = 0.971 ∑ Si S * I ( Si ) = 5/ 14* I(S1) + 4/ 14* I(S2) + 5/ 14* I(S3) = 0.6 94 Gain (S,age) = I(S1.S2) - ∑ Si S * I ( Si ) = 0 . 24 6 ... 9/ 14 – 5/ 14* log2 5/ 14 = 0. 940 • Tính G(S,A) với A thuộc tính: - A = age Thuộc tính age rời rạc hóa thành giá trị 40 + với age = “
- 48
- 1,440
- 3
Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ID3 TRONG PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH
... liệu 1 .2. 1 Định nghĩa 1 .2. 2 Các vấn đề khai phá liệu sử dụng định 1 .2. 1 Đánh giá định khai phá liệu 1 .2. 1.1 Điểm mạnh việc sử dụng định 1 .2. 1 .2 Điểm yểu định ... DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH 1.1 Tổng quan phân lớp liệu data mining 1.1.1 Phân lớp liệu 1.1 .2 Các vấn đề liên quan đến phân lớp liệu 1 .2 Cây định ứng dụng phân lớp liệu ... 15 2. 3 .2 Lượng thông tin thu đo mức độ giảm entropy mong đợi 16 2. 4 Tìm kiếm không gian giả thuyết ID3 20 2. 5 Đánh giá hiệu suất định: 21 2. 6 Chuyển luật 22 CHƯƠNG...
- 29
- 672
- 3
NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH
... 21 2. 2 Thuật toán C4.5 21 2. 2.1 C4.5 dùng Gain-entropy làm độ đo lựa chọn thuộc tính “tốt nhất” 22 2. 2 .2 C4.5 có chế riêng xử lý giá trị thiếu 25 2. 2.3 Tránh “quá vừa” liệu ... 26 2. 2 .4 Chuyển đổi từ định sang luật 26 2. 2.5 C4.5 thuật toán hiệu cho tập liệu vừa nhỏ 27 2. 3 Thuật toán SPRINT 28 2. 3.1 Cấu trúc liệu SPRINT 29 2. 3 .2 SPRINT ... Age< =20 2 nghiệpAge >20 – Nguyễn Th 2 Thùy Linh – K46CA - 33G(Age< =20 ) = 1- ( 12+ 02) = G(Age >20 ) = 1- ((1 /2) 2+(1 /2) 2) = 1 /2 Nghiên cứu thuật toán phân lớp liệu dựa định Tuple count Age< =23 Age >23 ...
- 67
- 453
- 0
mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện cho quá trình xử lý nhập nhằng nghĩa của từ
... Chƣơng 4: Cấu trúc định dạng liệu 22 4. 1 Dữ liệu đầu vào 22 4. 1.1 Dữ liệu chuẩn gán nghĩa 22 4. 1 .2 Dữ liệu chƣa gán nghĩa – BNC 23 4 .2 Dữ liệu sử dụng trình ... 0.7:0.1 0.9:0.1 Dữ liệu huấn luyện ban đầu 35.5% 47 .4% 54. 3% 57 .4% 61.8% Dữ liệu huấn luyện mở rộng 49 .4% 60.3% 68 .4% 68.6% 69.8% Mức độ cải thiện độ xác 13.9% 12. 9% 14. 1% 11 .2% 8% Bảng 10: Kết ... suất thấp (3 .2. 2 .4 Bƣớc 2) Chƣa thỏa mãn điều kiện dừng, tiếp tục huấn luyện Điều kiện dừng (3 .2. 2.5) Dữ liệu gán nghĩa mở rộng từ xét Hình 2: Sơ đồ bước phương pháp mở rộng liệu huấn luyện cho...
- 51
- 542
- 0
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "ẢNH HƯỞNG CỦA DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN TRONG CÁC THUẬT TOÁN PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM" doc
... dụng thuật tốn phân loại liệu mẫu; ảnh hưởng liệu mẫu đến kết phân loại cho thấy ưu LNN so với thuật tốn MLC sử dụng liệu mẫu Ảnh hưởng liệu huấn luyện đến kết phân loại Dữ liệu mẫu Thuật tốn LNN ... No.05 - 20 07 Trong thuật tốn phân loại MLC LNN, pixel ảnh định vào loại tương ứng sau: (1) Rừng; (2) Lúa; (3) Cỏ; (4) Đất trống; (5) Khu dân cư ; (6) Sơng (7) Nước Bộ liệu mẫu xây dựng thành liệu ... kết phân loại Dữ liệu mẫu Thuật tốn LNN Độ xác tồn cục (%) 1000 (pixels) 84, 4 78,8 20 00 (pixels) 85 ,4 84, 0 3000 (pixels) 84, 9 81,3 Thuật tốn MLC Độ xác tồn cục (%) - Kết quả: Ảnh đa phổ Airborne...
- 6
- 582
- 1
Khai phá dữ liệu dựa trên bảng quyết định nhờ lý thuyết tập thô
... Vol.178, pp.181 -20 2 [20 ] Wang C.R and OU F.F (20 08), “An Attribute Reduction Algorithm in Rough Set [3] [21 ] [22 ] [23 ] [ 24 ] [25 ] [26 ] [27 ] [28 ] Theory Based on Information Entropy”, 20 08 International ... Thông Tin [4] Nguyễn Long Giang, Vũ Đức Thi (20 11), “Một phương pháp rút gọn thuộc tính bảng định dựa Entropy cải tiến”, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T .27 , S .2, tr 166-175 Tài liệu tiếng Anh ... 5589 /20 09, pp 144 -151 Xu Z.Y., Yang B.R and Song W (20 06), “Complete attribute reduction algorithm based on Simplified discernibility matrix”, Computer Engineering and Applications, Vol 42 , No 26 , pp...
- 3
- 680
- 4
khai phá dữ liệu bằng cây quyết định.
... phá liệu 14 Chương 2: Khai phá liệu định 15 2. 1 .Cây định 15 2. 1.1 .Định nghĩa định 15 2. 1 .2. Ưu điểm định 16 2. 1.3.Vấn đề xây dựng định 16 2. 1 .4. Rút ... luật từ định 16 2. 2.Các thuật toán khai phá liệu định 17 2. 2.1.Thuật toán CLS .17 2. 2 .2. Thuật toán ID3 .18 2. 2.3.Thuật toán C4.5 .20 2. 2 .4. Thuật ... 2. 2.3 Thuật toán C4.5 2. 2 .4 Thuật toán SLIQ[5] 2. 2.5 Cắt tỉa định 2. 2.6 Đánh giá kết luận thuật toán xây dựng định Chương 3: Xây dựng chương trình dêmo 3.1 Mô tả toán 3 .2 Thu thập...
- 33
- 1,709
- 27
Tiểu luận khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm Weka phân lớp cho bộ dữ liệu golf dataset bằng cây quyết định C4.5
... trị mà giá trị lại Thuật toán xây dựng định: Dữ liệu vào: Tập liệu D, tập danh sách thuộc tính, tập nhãn lớp Dữ liệu ra: Mô hình định Thuật toán: Tạocây(Tập liệu E, tập danh sách thuộc tính F, tập ... 0 .25 0 0.5 dont_play 0.75 0.6 0.75 0.667 0.5 play Weighted Avg 0.5 0.75 0 .4 0.5 0 .44 4 0.5 === Confusion Matrix === a b < classified as | a = dont_play | b = play Cây định Code thuật toán C4.5 ... Tạocây() với tham số tương ứng Độ đo sử dụng để xác định điểm chia tốt nhất: Entropy: Đại lượng đo tính đồng hay tính mẫu c Entropy (S ) = ∑ − p i log p i i =1 Trong đó: S tập liệu huấn luyện...
- 11
- 1,087
- 7
Khai phá dữ liệu theo tiếp cận tập thô và cây quyết định ứng dụng trong phân lớp năng khiếu học sinh luận văn thạc sĩ
... K2 K2 K2 K2 K2 A x2 K2 K2 K2 K2 K2 A x3 K2 G K2 K2 K1 T x4 G K2 K2 K2 K1 T x5 G K2 K2 K2 K1 T x6 K1 K2 K2 K2 K1 T x7 K1 K2 K2 K2 K1 T x8 K1 K2 K2 TB K2 A x9 TB K2 K2 TB K2 A x10 TB K2 K2 TB K2 ... x1 K2 K2 K2 K2 K1 x2 K2 K2 K2 K2 K1 x3 SX G K2 K2 K1 x4 G K2 K2 K2 K1 x5 G K2 K2 K2 K1 x6 K1 K2 K2 K2 K1 x7 Đối tượng To K1 K2 K2 K2 K1 x8 K2 K2 K2 TB K2 x9 K2 K2 K2 TB K2 x10 K2 K2 TB K2 G x11 ... G K2 K2 K1 T x4 G K2 K2 K2 K1 T x5 G K2 K2 K2 K1 T x6 K1 K2 K2 K2 K1 T x7 K1 K2 K2 K2 K1 T x8 K2 K2 K2 TB K2 T x9 K2 K2 K2 TB K2 T x10 K2 K2 K2 TB G A x11 K2 K2 K2 TB K2 T x 12 K1 K2 K2 TB K2 T...
- 94
- 3,447
- 15
Tài liệu NÂNG CAO NĂNG LỰC LÃNH ĐẠO(PHẦN 2)-TÀI LIỆU HUẤN LUYỆN CỦA PACE. ppt
... DUNG NHÀ LÃNH ĐẠO (tt) PACE’s Copyright - 20 06 2- Nhà Lãnh đạo đóng vai trò ? NGƯỜI DẪN ĐƯỜNG NGƯỜI TRUYỀN LỬA BOSS CEO THỦ LĨNH NHẠC TRƯỞNG THẦN TƯỢNG HUẤN LUYỆN VIÊN NGƯỜI THẦY MẪU MỰC TÁC NHÂN ... ứng dụng khoa học tình cụ thể 4- Đâu chức / cơng việc Nhà Lãnh đạo ? MƠI TRƯỜNG KINH DOANH PLAN Planning TĨNH (Ổn định giai đọan) ORGANIZATIONAL Organizing Dự báo Ra định Xây dựng chiến lược - kế ... chiếu Đánh giá Phân tích Điều chỉnh 4- Đâu chức / cơng việc Nhà Lãnh đạo? ĐỊNH HƯỚNG TẦM NHÌN TRUYỀN ĐẠT TẦM NHÌN TẬP HỢP, THU HÚT, LƠI CUỐN VÀ PHÁT TRIỂN NHÂN TÀI QUYẾT SÁCH – TUYỂN CHỌN CON ĐƯỜNG...
- 24
- 2,339
- 21
Tài liệu Tài liệu huấn luyện: Kỹ năng Y khoa tiền lâm sàng (Tập 2) docx
... 1 .20 0 1 .20 0 1 .20 0 1 .20 0 40 0 40 0 Ph t (mg) 1 .20 0 1 .20 0 1 .20 0 1 .20 0 40 0 40 0 Iụd (mcg) 150 150 150 150 25 50 S t (mg) 18 18 18 18 3060 30 300 300 300 300 150 150 15 15 15 15 10 1114t 1518t 1 922 t 23 29t ... (mcg) 8 8 Vitamin C (mg) 50 60 60 60 20 40 Axit folic (mcg) 40 0 40 0 40 0 40 0 40 0 100 Vitamin PP (mg) 15 14 14 14 Vitamin B1 (mg) 1.1 1.1 1.1 1.1 0 .4 0.5 Vitamin B2 (mg) 1.3 1.3 1.3 1.3 0.3 0.5 Vitamin ... NGA V CS 20 Ths TR N THI N HềA V CS 21 Ths BI VN KI T V CS 22 TS NGUY N TU N V V CS 23 Bs NGUY N DUY TH CH V CS 24 Ths PH M HI U LIấM V CS 25 Bs H VI T THU V CS 26 Bs Lấ MINH NGUY T V CS 27 Bs NGUY...
- 135
- 1,014
- 31
Phương pháp khai phá dữ liệu bằng cây quyết định
... hình Thu thập tiền xử lý liệu hiểu xác định vấn đề Hình 1.1 Quá trình khám phá tri thức từ sở liệu 1 .2. 1 Xác định vấn đề 1 .2. 2 Thu thập xử lý liệu 1 .2. 3 Khai thác liệu 1 .2. 4 Minh họa, đánh giá đưa ... khai phá liệu - Dữ liệu lớn - Kích thước lớn - Dữ liệu động - Các trường liệu không phù hợp - Các giá trị bị thiếu - Các trường liệu bị thiếu 1 .4 Một số phương pháp khai phá liệu 1 .4. 1 Cây định Để ... tạo công thức cho mã di truyền tốt tìm phép đột biến hiệu Chương 2- PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 2. 1 Cây định 2. 1.1 Giới thiệu Giả sử có toán đặt phải phân loại bệnh triệu chứng...
- 14
- 873
- 1
Tìm hiểu khai phá dữ liệu bằng cây quyết định
... (4/ 4)log2 (4/ 4) – (0 /4) log2(0 /4) = + = Entropy(SMưa) = – (3/5)log2(3/5) – (2/ 5)log2 (2/ 5) = 0 .4 42 2 + 0. 528 8 = 0.971 Suy ra: Gain(S, Quang cảnh) = 0. 940 – (5/ 14) * 0.971 – (4/ 14) * – (5/ 14) * 0.971 = 0 . 24 6 ... áp) + (4/ 14) ×Entropy(SMát) = (4/ 14) (1) + (6/ 14) (- (4/ 6)log2 (4/ 6) – (2/ 6)log2 (2/ 6)) + (4/ 14) (- (3 /4) log2(3 /4) – (1 /4) log2(1 /4) ) = 0.911 Gain(S, Nhiệt độ) = Entropy(S) - EntropyNhiệt độ(S) = 0. 940 ... (2/ 6)log2 (2/ 6) = 0.3896 + 0. 528 2 = 0.9178 Entropy(SMát) = – (3 /4) log2(3 /4) – (1 /4) log2(1 /4) = 0.31 127 81 + 0.5 = 0.81 128 Suy ra: Gain(S, Temperature) = 0. 940 – (4/ 14) *1 – (6/ 14) *0.9178 – (4/ 14) *0.81 128 ...
- 50
- 1,239
- 8
ĐỀ TÀI: KHAI PHÁ DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG pdf
... thuật toán xây dựng định 22 2. 2.1 Thuật toán CLS 22 2. 2 .2 Thuật toán ID3 23 2. 2.3 Thuật toán C4.5 25 2. 2 .4 Cắt tỉa định 31 2. 2.5 Đánh giá kết luận ... Các kiểu định 18 2. 1.3 Ưu điểm định 19 2. 1 .4 Phân lớp liệu định 19 2. 1.5 Xây dựng định 21 2. 1.6 2. 2 Giới thiệu 18 Rút luật từ định 22 Các thuật ... phá liệu 14 1 .4 Các kỹ thuật khai phá liệu 15 1 .4. 1 Phân lớp liệu 15 1 .4 .2 Phân cụm liệu 16 1 .4. 3 Cây định 16 1 .4. 4 Luật kết hợp 16 1 .4. 5...
- 45
- 2,886
- 128
Tìm thêm: hệ việt nam nhật bản và sức hấp dẫn của tiếng nhật tại việt nam xác định các mục tiêu của chương trình xác định các nguyên tắc biên soạn khảo sát chương trình đào tạo gắn với các giáo trình cụ thể xác định thời lượng học về mặt lí thuyết và thực tế tiến hành xây dựng chương trình đào tạo dành cho đối tượng không chuyên ngữ tại việt nam điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật không chuyên ngữ1 khảo sát thực tế giảng dạy tiếng nhật không chuyên ngữ tại việt nam khảo sát các chương trình đào tạo theo những bộ giáo trình tiêu biểu nội dung cụ thể cho từng kĩ năng ở từng cấp độ mở máy động cơ lồng sóc hệ số công suất cosp fi p2 đặc tuyến hiệu suất h fi p2 đặc tuyến mômen quay m fi p2 đặc tuyến tốc độ rôto n fi p2 động cơ điện không đồng bộ một pha sự cần thiết phải đầu tư xây dựng nhà máy thông tin liên lạc và các dịch vụ phần 3 giới thiệu nguyên liệu chỉ tiêu chất lượng 9 tr 25