Sử dụng cây quyết định phân lớp dữ liệu mất cân đối

Trường Đại Học Ngoại Ngữ Tin Học Thành Phố Hồ Chí Minh Lê Thanh Phong Sử Dụng Cây Quyết Định Phân Lớp Dữ Liệu Mất Cân Đối Luận Văn Thạc Sỹ Ngành Công Nghệ Thông Tin Mã Số: 60 48 02 01 Trường Đại Học Ngoại Ngữ Tin Học Thành ...

MỤC LỤC DANH MỤC VIẾT TẮT i DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU iii MỤC LỤC iv CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Cơ sở hình thành đề tài 1 1.3 Các nghiên cứu liên quan 2 1.4 Mục tiêu của luận văn 3 1.5 ...

Nghiên cứu hơn nữa để đóng góp về mặt lý luận cho lĩnh vực phân lớp nói riêng và lĩnh vực khai thác dữ liệu và khám phá tri thức nói chung. 1.9 Bố cục luận văn Luận văn bao gồm các phần sau: Chương 1: Tổng quan Giới thiệu về ...

+ Thuật toán xây dựng mạng nơ ron cần một số tham số mà thường thì chỉ được xác định tốt nhất thông qua thí nghiệm, như cấu trúc. + Các mô hình học bằng mạng nơ ron đã bị chỉ trích vì tính khó hiểu của chúng; con người ...

Trong đó: - S là tập hợp ban đầu với thuộc tính A. Các giá trị của v tương ứng là các giá trị của thuộc tính A. - 𝑆 𝑣 bằng tập hợp con của tập S mà có thuộc tính A mang giá trị v . - | 𝑆 𝑣 | là số phần tử của tập 𝑆 ...

CHƯƠNG 3. PHÂN LỚP DỮ LIỆU MẤT CÂN ĐỐI BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH Một phương pháp được đề xuất để cải tiến thay đổi và phát triển dựa trên thuật toán C4.5 bằng cách sử dụng giá trị AUC [22] thay cho Gain-entropy [21], được đặt ...

3.4.2.4 Giải thuật cắt tỉa PruneTree Algorithm 5 . PruneTree Input: full_tree cây quyết định đã xây dựng Output: candidate_trees tập các cây quyết định ứng viên (1) 𝑖 ←1 (2) tree(i) ← full_tree (3) repeat (4) 𝑃𝑟𝑢𝑛𝑒𝑆𝑒𝑡 𝑖 consisting ...

4.4.2 Kết quả tám tập dữ liệu sau khi kiểm tra tập D Test 10 lần. Bảng 4-3: Kết quả thực nghiệm trên tập 𝐃 𝐓𝐞𝐬𝐭 qua 10 lần kiểm tra. Classifier TPR FPR AUC 1. Wine Quality – Red SC4.5 0.000 0.000 0.500 CSC4.5 0.000 0.000 0.500 AUC4.5 TPR mean ...

Bảng 4-17: Kết quả tập dữ liệu Contraceptive Method Choice Classifier TPR FPR AUC SC4.5 0.225 0.076 0.574 CSC4.5 0.333 0.092 0.621 AUC4.5 TPR mean = 0.661 FPR mean = 0.430 AUC mean = 0.616 Thuật toán AUC4.5 cho kết quả AUC mean = 0.616 thấp hơn chút đỉnh so với thuật ...