|
1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirish
|
| bet | 21/44 | | Sana | 31.01.2024 | | Hajmi | 2,17 Mb. | | #149710 |
Bog'liq 1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirishAlgoritm
|
Aniqlik
|
Masshtabla nuvchanlik
|
Izohlanuv chanlik
|
Foydalanishga yaroqligi
|
Chiziqli regressiya
|
Neytral
|
Yuqori
|
Yuqori/neytral
|
Yuqori
|
Neyron to‘rlari
|
Yuqori
|
Past
|
Past
|
Past
|
Vizuallashtirish usullari
|
Yuqori
|
Juda past
|
Yuqori
|
Yuqori
|
Qarorlar daraxti
|
Past
|
Yuqori
|
Yuqori
|
Yuqori/neytral
|
k yaqin qo‘shni
|
Past
|
Juda past
|
Yuqori/neytral
|
Neytral
|
Algoritm
|
Qiyinligi
|
Turli tomonlilik
|
Tezlik
|
Ommaviylik
|
Chiziqli regressiya
|
Neytral
|
Neytral
|
Yuqori
|
Past
|
Neyron to‘rlari
|
Neytral
|
Past
|
Juda past
|
Past
|
Vizuallashtirish usullari
|
Juda yuqori
|
Past
|
Haddan tashqari past
|
Yuqori/neytral
|
Qarorlar daraxti
|
Yuqori
|
Yuqori
|
Yuqori/neytral
|
Yuqori/neytral
|
k yaqin qo‘shni
|
Neytral/past
|
Past
|
Yuqori
|
Past
|
Shuni xulosa qilish mumkinki, har bir BIT usuli o‘zining afzalliklari va kamchiliklariga ega. Hech bir usul, xususiyatlarining qanday bahosidan qat’iy nazar BIT barcha masalalarini yechishni ta’minlab bera olmaydi.
7-mavzu. Yechimlar daraxti. Bilimni tavsiflash modellari.
Qarorlar daraxti (shuningdek, sinflash daraxti yoki regressiya daraxti deb ham ataladi) – mashinali o‘rganishda, berilganlar tahlilida va statistikada qo‘llaniladigan qarorlarni qabul qilishning qo‘llab-quvvatlash vositasidir.
Daraxt tuzilishi "tugunlar" va "yaproqlar" dan iborat. Qaror daraxtining qirralarida ("tugunlarida") maqsad funksiya bog‘liq bo‘lgan atributlar, "yaproqlarda" maqsad funksiyaning qiymatlari, boshqa tugunlarda turli holatlarni ajratadigan atributlar yozilgan. Yangi bir holatni sinflash uchun daraxtning yaprog‘igacha tushib kelib, mos qiymatni (natijalarni) berish kerak.
1-rasm. Koptokni qaysi o‘yinga ta’lluqli ekanligini aniqlash.
BITda qarorlar daraxtlari ikki asosiy turga bo‘linadi:
Sinflash daraxti, bashorat qilingan natija - bu berilganlar tegishli bo‘lgan sinf;
Regressiya daraxti, bashorat qilingan natijani haqiqiy son sifatida hisoblash mumkin (masalan, uyning narxi yoki bemorning kasalxonada bo‘lish muddati).
Umuman olganda qarorlar daraxti – tugunlar va yaproqlar deb nomlanuvchi ikki turdagi elementlardan tashkil topgan iyerarxik tuzilmali xulosa qoidalarining taqdim etish usulidir.
Eng sodda holatlarda tekshirish natijasida tugunga tushgan namunalar to‘plami ikkita to‘plam ostiga bo‘linadi, biriga qoida shartini qanoatlantiruvchi, ikkinchisiga – qanoatlantirmaydigan namunalar tushadi. Keyinchalik, har bir to‘plam ostiga yana qoidalar qo‘llaniladi va jarayon rekursiv ravishda, toki algoritmni to‘xtatish sharti bajarilmaguncha davom ettiriladi. Natijada oxirgi tugunda tekshirish va to‘plam ostilariga bo‘lish bajarilmaydi va u yaproq deb e’lon qilinadi. Sinflash daraxti uchun – bu tugunga mos keluvchi sinf, regressiya daraxti uchun – yaproqqa mos maqsad o‘zgaruvchisining modal intervali.
Shunday qilib, yaproqda qoida emas, balki ushbu yaproq bilan tugaydigan shoxning barcha qoidalarini qanoatlantiruvchi obyektlar to‘plam ostisi joylashadi. Daraxt tugunidan har bir yaproqqa yo‘l yagona bo‘lganligi va namunani faqat bitta yaproqqa tushishi mumkinligi yechimning yagonaligini ta’minlaydi.
Bunday daraxtlar berilganlarni intellektual tahlilida keng qo‘llaniladi. Maqsad, kirishdagi bir nechta o‘zgaruvchilar asosida maqsad o‘zgaruvchisining qiymatini aniqlab beruvchi modelni yaratishdir. Qarorlar daraxti berilganlarni intellektual tahlilida berilganlar majmuasini tavsiflash, sinflash va umumlashtirishning matematik va hisoblash usullari sifatida ishlatilishi mumkin.
Misol tariqasida avtomobil sug‘urtasidagi tavakkalchilik bo‘yicha maslahat beruvchi qarorlar daraxtini keltirishimiz mumkin.
2-rasm. Avtomobil sug‘urtasidagi tavakkalchilik baholash
|
| |
