Новости авто мото игры на сайте www.aist5.ru. | Геймерские новости на сайте antivirusescan.ru.

    Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Алгоритмы классификации


В пакете PolyAnalyst имеется богатый инструментарий для решения задач классификации, т.е. для нахождения правил отнесения записей к одному из двух или к одному из нескольких классов.

Classify (CL) - классификатор на основе нечеткой логики

Алгоритм CL предназначен для классификации записей на два класса. В основе его работы лежит построение так называемой функции принадлежности и нахождения порога разделения на классы. Функция принадлежности принимает значения от окрестности 0 до окрестности 1. Если возвращаемое значение функции для данной записи больше порога,

Discriminate (DS) - дискриминация

Данный алгоритм является модификацией алгоритма CL. Он предназначен для того, чтобы выяснить, чем данные из выбранной таблицы отличаются от остальных данных, включенных в проект, иными словами, для выделения специфических черт, характеризующих некоторое подмножество записей проекта. В отличие от алгоритма CL, он не требует задания целевой переменной, достаточно указать лишь таблицу, для которой требуется найти отличия.

Decision Tree (DT) - дерево решений

В системе PolyAnalyst реализован алгоритм, основанный на критерии максимизации взаимной информации (information gain). То есть для расщепления выбирается независимая переменная, несущая максимальную (в смысле Шеннона) информацию о зависимой переменной. Этот критерий имеет ясную интерпретацию и дает разумные результаты при самых разнообразных статистических параметрах изучаемых данных. Алгоритм DT является одним из самых быстрых в PolyAnalyst.

Decision Forest (DF) - леса решений

В случае, когда зависимая переменная может принимать большое количество разных значений, применение метода деревьев решений становится неэффективным. В такой ситуации в системе PolyAnalyst применяется метод, называемый лесом решений (decision forest). При этом строится совокупность деревьев решений - по одному для каждого различного значения зависимой переменной. Результатом прогноза, основанного на лесе решений, является то значение зависимой переменной, для которой соответствующее дерево дает наиболее вероятную оценку.