Datu apstrādes un datizraces pamati / Конспект / ID: 696638

14,20 € В корзину

Добавить в список желаний

В списке желаний

Хочешь дешевле?

Идентификатор:696638

Автор: Evgen (29)

Оценка:

Опубликованно: 18.06.2020.

Язык: Латышский

Уровень: Университет

Литературный список: 3 единиц

Ссылки: Не использованы

Рассмотреный период: 2016–2020 гг.

Увеличить просмотр

Содержание

Nr.	Название главы	Стр.
1.	UZDEVUMS	3
2.	TEORĒTISKĀ DAĻA	5
2.1.	Punkts 1	5
2.2.	Punkts 2	8
2.3.	Punkts 3	12
2.4.	Punkts 4	13
3.	PRAKTISKĀ DAĻA	14
3.1.	Punkts 1 – klasifikācijas koki	14
3.1.1.	Punkts 1.1 – klasifikācijas koka novērtēšana ar 10-kārtējo šķērsvalidāciju	18
3.1.2.	Punkts 1.2 – rādītāju aprēķināšana no pārpratumu matricas ar pozitīvo klasi “P”	19
3.1.3.	Punkts 1.3 – klasifikācijas koka attēlošana	21
3.1.4.	Punkts 1.4 – logrīka Tree parametra izmainīšana un soļu atkārtošana	23
3.2.	Punkts 2 - K-tuvāko kaimiņu algoritms	26
3.2.1.	Punkts 2.1 – kNN tuvāko kaimiņu skaitu mainīšana ar šķērsvalidāciju	27
3.2.2.	Punkts 2.2 – rādītāju aprēķināšana, izmantojot pārpratumu matricu	30
3.2.3.	Punkts 2.3 – rādītāju grafiskā attēlošana un rezultātu salīdzināšana	33
3.3.	Punkts 3 – naivais Baijesa klasifikācijas algoritms	34
3.3.1.	Punkts 3.1 – skaitlisko atribūtu diskretizācija	35
3.3.2.	Punkts 3.2 – ierakstu klasifikācija, pielietojot 10-kārtējo šķērsvalidāciju	36
3.3.3.	Punkts 3.3 – rādītāju aprēķināšana, izmantojot pārpratumu matricu	37
3.4.	Punkts 4	39
4.	REZULTĀTU APKOPOJUMS UN SECINĀJUMI	41
5.	IZMANTOTĀ LITERATŪRA	42

Фрагмент работы

4. REZULTĀTU APKOPOJUMS UN SECINĀJUMI
Otrajā praktiskajā tika izskatīti un apgūti sekojoši algoritmi : ID3, kNN un Naive Bayes.
Darba gaitā izmantojot lietojumprogrammatūru Orange, iepazinos ar klasifikācijas algoritmiem un izveidoju trīs dažādi modeļus, ar kuriem vajadzēja krietni pastrādāt. Gadījās problēmas ar pārpratuma matricu rezultātu interpretēšanu, jo Orange izvada tos reversīvi. Katrs algoritms tika novērtēts ar 10-kārtējo šķērsvalidāciju un katram tika aprēķināti sekojoši rādītāji ar pozitīvo klasi “P” : klasifikācijas precizitāte, klasifikācijas kļūda, jūtīgums, specifiskums, KPN, KNN un pozitīva klases precizitāte. Pamatojoties uz visiem iegūtiem rezultātiem, tika novērtēta katra algoritma efektivitāte un precizitāte.
Pildot šo praktisko darbu, sastādos ar noformēšanas grūtībām, jo tiešām darbs bija diezgan apjomīgs. Tik un tā, iegūtās zināšanas no praktiskajām nodarbībām par algoritmiem nopietni noderēs nākotnē, tā kā uzskatu to par ļoti vērtīgo.
…

Коментарий автора

Комплект работ:

ВЫГОДНО купить комплект ➞ экономия −9,20 €

Комплект работ Nr. 1379870

Купить 3 работы в комплекте

Просмотреть комплект

Конспект

Технологии

Компьютеры, программирование, электроника