Marina Gorunescu [email protected]/~gorunescu/courses/curs/curs5.pdf · problema juridica...

338
Clasificare Clasificare Clasificare Marina Gorunescu Marina Gorunescu [email protected] [email protected]

Transcript of Marina Gorunescu [email protected]/~gorunescu/courses/curs/curs5.pdf · problema juridica...

ClasificareClasificareClasificareMarina Gorunescu Marina Gorunescu [email protected]@inf.ucv.ro

Despre clasificare

clasificare

probleme

pattern recognition

aplicatii ale clasificarii

Obiecte si caracteristici

clase (categorii)

caracteristici (atribute)

exemple actuale de clasificari automate

Alegereacaracteristicilor

exemple clasice in literatura de specialitate

alegerea caracteristicilor

frontiera de decizie

spatiul bidimensional al caracteristicilor

overfitting

Iris setosa

Iris versicolor

Iris verginica

alegerea optima a caracteristicilor

procentaj clasificarecorecta

misclassification matrix

etapele unei probleme de clasificare

pre-procesarea datelorasigură

clasificarea datelor

date categoriale

date nominale

date numerice

remarca 1

remarca 2

remarca 3

clasificator

Merita retinut!

clasificatorul liniar

Clasificarea bayesiană

risc prognozat

probabilitateaconditionata

formula Bayes

denumiri uzuale

formula Bayes

exemple

problema juridica sisociala

riscul asteptat

exemplu

regula de deciziebayesiana

clasificarea naiva Bayes

exemple

multime de antrenament

clasificarea naiva a textelor

clasificareadocumentelor

clasificarea bayesiananaiva (soft clustering)

parsefile

adwords

classify

avantaje

Arbori de clasificare şidecizie

arbore de clasificare şidecizie

nodul radacina, ramuri, noduri de decizie

frunze

exemplu

in exemplul dat avem:

exemplu

reguli de clasificare

CART

masura de impuritate

masura entropiei

informatia castigata

informatie scontata

exemplu

exemplu

multimea de antrenament

masura de impuritate Gini

exemplu

exemplu

masura clasificariigresite

exemplu

exemplu

prior probabilities

missclassification costs

stop

overfitting/underfitting

pruning

avantaje

Clasificarea bazată pereguli de asociere

regula de asociere

metode de construire a regulilor de asociere

regulile de asociere pot fi:

exemplu

analiza cosului de consum

exemple

support

exemplu

confidence

exemplu

fasonare cu suport minim

exemplu

exemplu

caracteristicile metodei

avantajele metodei

K- nearest neighbor

alegerea distantei

exemplu

exemplul 1

exemplul 2

consideratii asuprametodei

avantaje

dezavantaje