|
Классификация данных
|
| bet | 1/6 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 5,04 Mb. | | #233940 |
Bog'liq 3-4 uz ML Regressiya. Ma’lumotlarning klassifikatsiyasi Ma’ruza3 Aniqlanishi Klassifikatsiya – ob'ektlarning ma'lum sinflarga tegishliligini aniqlash jarayoni. - klassifikatsiya mashinali o’qtishning o’qituvchili o’qitish turiga mansub (Supervised Learning ).
- Bir nechta sinf ob'ektlari taqdim etilgan ma'lum bir ma'lumotlar namunasi mavjud deb taxmin qilinadi.
- Bunday holda, namunada ob'ektlarning xususiyatlari ham, ob'ektning har qanday sinfga tegishliligi belgisi ham mavjud.
Klassifikatsiya masalasini qo’llash - Ko'pgina amaliy tasniflash muammolari mavjud.
- Sanoatda mahsulot sifatini baholashda mahsulotlarni yaxshi va nuqsonlarga bo'lish vazifasi paydo bo'ladi.
- Bank sohasida kreditlar berishda qarz oluvchilarni kreditga layoqatli va kreditga layoqatsizlarga bo'lish vazifasi paydo bo'ladi.
- Tibbiyotda salomatlik holatini baholashda tashxis qo'yish vazifasi paydo bo'ladi.
Ikki bosqichda - Tasniflash ikki bosqichda qo'llaniladi.
- 1 - klassifikator ma'lum ma'lumotlar to'plamida o'qitiladi va
- 2 - yangi ob'ektlarning bevosita tasnifi
Klassifikatsiya turlari - Ikkilik va bir nechta tasniflar mavjud.
- Ikkilik tasniflash ikkita sinf, bir nechta - uch yoki undan ortiq sinflarning mavjudligini nazarda tutadi.
- Tasniflash maxsus usullar (algoritmlar) yordamida amalga oshiriladi. Ko'p sonli tasniflash algoritmlari ma'lum.
Ikkilik klassifikatsiya (binar) - ob'ektning ikkita mumkin bo'lgan sinfdan biriga tegishli ekanligini aniqlash.
Binar klassifikatsiyaga misol - elektron pochta xabari "normal"mi yoki spammi; - bemor sog'lom yoki kasal bo'lsa; - bankning qarz oluvchisi ishonchli yoki ishonchsiz; - yuqori sifatli yoki nuqsonli qism. Binar klassifikatsiya metodlari - Logistik regressiya (Logistic Regression); - (Naive Bayes Classifier);
|
| |
