Báo cáo bài tập lớn Trí tuệ nhân tạo Giải thuật ID3 và ứng dụng thực tế

53 8 0
Báo cáo bài tập lớn Trí tuệ nhân tạo Giải thuật ID3 và ứng dụng thực tế

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Slide 1 Báo cáo bài tập lớn Trí tuệ nhân tạo Giải thuật ID3 và ứng dụng thực tế Tổng quan về cây quyết định Xây dựng cây quyết định theo giải thuật ID3 Những thiếu sót của giải thuật id3 Ví dụ thực tế.

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIẢI THUẬT ID3 VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ I II III IV V Tổng quan định Xây dựng định theo giải thuật ID3 Những thiếu sót giải thuật id3 Ví dụ thực tế áp dụng giải thuật ID3 Giải thuật mở rộng C4.5 I TỔNG QUAN VỀ CÂY QUYẾT ĐỊNH KHÁI NIỆM CÂY QUYẾT ĐỊNH Cây định flow-chart có cấu trúc Trong + Mỗi node biểu diễn giá trị thuộc tính đầu vào + Node đại diện cho phân loại + Các nhánh đại diện cho luật kết hợp thuộc tính dẫn tới phân loại CC TRNG HP THCH HP DNG CY QUYẾT ĐỊNH  Trường hợp ví dụ trình bày cặp thuộc tính – giá trị  Các ví dụ mơ tả tập hợp cố định thuộc tính (nhiệt độ…) giá trị chúng ( nóng, lạnh…)  Trường hợp đơn giản cho việc học DT xuất thuộc tính có số lượng nhỏ giá trị phân chia (nóng, nhẹ,lạnh…) CÁC TRƯỜNG HỢP THÍCH HỢP DÙNG CÂY QUYẾT ĐỊNH  Hàm mục tiêu có giá trị rời rạc (yes,no)  Một định gán kiểu phân loại cho ví dụ  Trường hợp đơn giản tồn có lớp ( kiểu phân loại sai_boolean)  Phương pháp định mở rộng dễ dàng hàm học với nhiều giá trị đầu  Có trường hợp mở rộng cho phép học hàm mục tiêu với đầu có giá trị thực ( gặp) CÁC TRƯỜNG HỢP THÍCH HỢP DÙNG CÂY QUYẾT ĐỊNH  Dữ liệu huấn luyện chứa lỗi   Phương pháp DT mạnh lỗi, lỗi phân loại ví dụ huấn luyện giá trị thuộc tính mơ tả ví dụ Dữ liệu huấn luyện chứa giá trị thuộc tính bị thiếu  Phương pháp DT sử dụng chí vài ví dụ huấn luyện có giá trị khơng rõ( ví dụ độ ẩm biết đến với phần nhỏ ví dụ) BIỂU DIỄN CÂY QUYẾT ĐỊNH   Mỗi nút (internal node) tương ứng với biến; đường nối với nút thể giá trị cụ thể biến Mỗi nút đại diện cho giá trị dự đoán biến mục tiêu cho trước, giá trị dự đoán biến biểu diễn đường từ nút gốc tới nút BIỂU DIỄN CÂY QUYẾT ĐỊNH   Cây định phân loại trường hợp cách xếp chúng giảm từ node gốc đến vài node lá, cung cấp phân loại trường hợp Mỗi node kiểm tra vài thuộc tính trường hợp nhánh giảm từ node tương ứng đến giá trị thuộc tính SƠ ĐỒ CÂY QUYẾT ĐỊNH   Mỗi node node nối với kiểm tra chia tách tập câu trả lời thành tập tương ứng với kết kiểm tra khác Mỗi nhánh mang tập kết kiểm tra cụ thể dẫn đến node khác ...GIẢI THUẬT ID3 VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ I II III IV V Tổng quan định Xây dựng định theo giải thuật ID3 Những thiếu sót giải thuật id3 Ví dụ thực tế áp dụng giải thuật ID3 Giải thuật mở rộng... chọn nhỏ thích hợp với liệu, sử dụng thuật toán ID3 Quinlan cho việc xây dựng định XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH THEO GIẢI THUẬT ID3 GIẢI THUẬT ID3    Thuật toán ID3 phát biểu Quinlan A.I (trường... chia tách tập câu trả lời thành tập tương ứng với kết kiểm tra khác Mỗi nhánh mang tập kết kiểm tra cụ thể dẫn đến node khác SƠ ĐỒ SƠ ĐỒ  Nếu đưa m thuộc tính, DT có chiều cao tối đa m THUẬT TOÁN

Ngày đăng: 13/11/2022, 22:10

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan