Đánh giá độ chính xác của thuật toán với số nếp gấp (fold) là 10 trên bộ dữ liệu tennis (Bảng 3) và bộ dữ liệu Bank_data, ta được kết quả như sau:
Dữ liệu Số mẫu Số thuộc tính
ID3 ADTDA FID3
Bank_data 600 11 77.33% 78.57% 80.71% Tennis 12 5 80% 80% 80% Trung bình 78.67% 79.29% 80.36%
Bảng 5. Độ chính xác của các thuật toán
3.4.4. Ứng dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu
Ứng dụng hỗ trợ các bộ ngân hàng ra quyết định cho khách hàng vay hay không. Với những tin về khách hàng xin vay (đã biết giá trị của các thuộc tính điều kiện nhưng chưa được phân lớp) dựa vào mô hình cây quyết định đã được xây dựng ta dự đoán được lớp của bộ dữ liệu đó (cho vay hay không cho vay). Từ đó hỗ trợ cho cán bộ ngân hàng trong quá trình ra quyết định cho vay hay không.
Trong ứng dụng, khi xây dựng mô hình cây quyết định có đánh giá độ chính xác của từng luật quyết định dựa trên bộ dữ liệu đưa vào để training. Do đó, việc phân lớp các mẫu dữ liệu mới đã đưa ra được độ tin cậy của việc phân lớp đó.
Ví dụ khi đánh giá độ chính xác của luật 9 dựa trên bộ dữ liệu training là 90%. Quá trình phân lớp trên mẫu dữ liệu nào đó dựa vào luật 9, thì độ tin cậy của lớp đó sẽ là 90%.
Độ tin cậy của các luật quyết định phụ thuộc rất lớn vào bộ dữ liệu training, dữ liệu training càng đủ lớn thì độ tin cậy của các luật càng cao. Tuy nhiên, trong ứng dụng này việc xây dựng cây quyết định chỉ dựa trên bộ dữ liệu training gồm 600 dữ liệu, do đó độ tin cậy của các luật chỉ mang tính chất minh họa (tính chính xác không cao).
Hình 23. Giao diện ứng dụng
