Tasniflash xatolarining oqibatlari

Tasniflash sifatini baholash usullari

• Tasniflash sifatini baholashning bir necha usullari mavjud. Usullardan biri F-testni baholash bo'lib, u to'rt bosqichda amalga oshiriladi:

1 Har bir holatlar kombinatsiyasining sonini hisoblash.

2 Aniqlikni hisoblash (precision)

P=

3 Sezuvchanlikni hisoblash(recall)

4 F-testini hisoblash

Misol

Faraz qilaylik, elektron pochta qutingizga 10 ta xabar keladi, ulardan ba'zilari oddiy, ba'zilari esa spamdir.

Mumkin bo’lgan variantlar

• Keling, to'rtta kombinatsiyaning sonini hisoblaylik
• 21-slayddagi formulalarga muvofiq
• Xatoga yo'l qo'ymaydigan ideal algoritm uchun F=0.
• Klassifikatorning sifatini tekshirish uchun siz ochiq ma'lumotlar to'plamlari omboridan foydalanishingiz mumkin

Bir nechta tasniflash

• Ko'p tasniflash vazifasi ob'ektning bir nechta (uch yoki undan ko'p) mumkin bo'lgan sinflardan biriga tegishli ekanligini aniqlashdir, masalan, bemorga tashxis qo'yish

bir nechta tasniflash usullari

• Ko'p tasniflashning eng mashhur usullari:

- metod: bittasi barchasiga qarshi» (One vs All);

- Neyron tarmoq (Neural Network).

Suniy neyron tarmoq

• -tirik organizm asab tizimining matematik modeli. Aniqlanishicha, ANN xossalari ulardan keng doiradagi amaliy masalalarni, jumladan tasniflash masalalarini hal qilishda foydalanish imkonini beradi.
• Tarixiy jihatdan birinchisi Rosenblatt perceptron deb nomlangan sun'iy neyron tarmoq edi (1957).
• Umuman olganda, ANN bir nechta kirish va chiqishlarga ega.
• Kirishlarga ba'zi qiymatlar (signallar) beriladi.
• Neyron tarmoqning natijasi uning chiqishidagi qiymatlar (signallar) hisoblanadi