|
16-rasm. Data Miner ish maydoni
|
| bet | 7/7 | | Sana | 03.03.2024 | | Hajmi | 11.23 Mb. | | #165956 |
Bog'liq 15-ma\'ruza Ustoz haqida she\'rlar, Oraliq nazorat savollari 200, PHPDA STANDART FUNKSIYALAR BILAN ISHLASH, “LISON-UT-TAYR” Dostonidagi hikoyalar, Alisher Navoiy, MUSTAQIL ISH DAFTAR 2 OLIY, Lesson 31 (3), Lesson 32 (2), 02 amaliy javobi Norekursiv filtrlash algoritmini o’rganish, GTL anjuman (1)444444, ЯN biletlari Bsic. aerodyn., Scada elektron boshqaruv tizimi-fayllar.org, Andijon viloyat Shahrixon 20-mak TABIIY, 13-мактаб ФИЗИКА фани учун, Doc127
16-rasm. Data Miner ish maydoni
Modulni ishga tushirgandan so'ng biz tasniflash uchun modelni olamiz. Quyida keltirilgan tasnif daraxti ko'rsatkichlarni bir-biri bilan taqqoslash orqali yangi olingan namunalarni interaktiv tahlil qilish imkonini beradi. Barcha terminal cho'qqilari (qizil ramka bilan belgilangan) Sinf o'zgaruvchisi tarkibidagi 5 jins turidan biri bilan belgilanadi. Natijada, har bir yangi namuna tosh sinflaridan biriga tegishli.
28
17-rasm. Tasniflash daraxti
Ba'zida hosil bo'lgan daraxtdan foydalanish juda qiyin. Ushbu muammoni hal qilish uchun aylantiriladigan daraxtdan foydalaning.
29
18-rasm. Aylanuvchi tasnif daraxti
Tuzilgan daraxtning tasnif kuchini baholash uchun to'g'ri va noto'g'ri tasniflangan namunalar haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan tasniflash matritsasiga qarash foydali bo'ladi. Diagonallardagi katta ustunlar modelning juda aniq tasnifini ko'rsatadi.
30
19-rasm. Matrisa klassifikatsiyasi
20-rasm. Prognoz qilingan va kuzatilgan obyektlar
Taqdim etilgan namunadagi zotlar qaysi mezonlarga ko'ra sezilarli darajada farq qilishini aniqlash uchun STATISTICA Data Miner hisobotida mavjud bo'lgan bashorat qiluvchilarning ahamiyati gistogrammasiga qarash kifoya.
31
21-rasm. Bashorat qiluvchilarning ahamiyatlilik darajalari
Biz faqat ba'zi Data Miner vositalarini ko'rib chiqdik, ular ko'pincha tadqiqotning birinchi bosqichlarida, hali aniq bo'lmaganda: mavjud ma'lumotlardan qaerda va nimani izlash kerak. Xususan, interaktiv burg'ulash ma'lumotlardagi bog'liqliklar haqida tez va vizual tarzda birlamchi tasavvurga ega bo'lish imkonini beradi. Turli omillar o'rtasidagi aniqlangan aloqalar regressiya, bashoratli va/yoki neyron tarmoq modellarini yaratish uchun taxminlarni ilgari surishga imkon beradi.
STATISTICA Data Miner, aslida, murakkab ko'p o'lchovli tuzilmani ifodalovchi GIS ma'lumotlarini tahlil qilish, ekspert tomonidan qabul qilingan qarorlarni asoslash, murakkab bashoratli modellarni yaratish imkonini beradi.
32
XULOSA
|
| |
