Phân lớp bằng cây quyết định

Bài báo "Chẩn đoán trạng thái không cháy trong xylanh động cơ diesel máy chính tàu biển bằng công suất tức thời trên trục" đề xuất mô hình và xây dựng các mô đun phần mềm chẩn đoán theo phương pháp nhận dạng, phân lớp với các bài toán chính: Kiểm tra độ tin cậy của véc tơ DHCĐ; xây dựng đặc tính chuẩn cho chẩn đoán; ra quyết định chẩn đoán, nhận dạng lớp trạng thái kỹ thuật hiện hành. Mời các bạn cùng tham khảo!

9p dathienlang1012 03-05-2024 4 0   Download

Bài viết tập trung vào vấn đề phân lớp khách hàng, từ đó hỗ trợ tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng bằng phương pháp cây quyết định Decision Tree J48, Naïve Bayes Classification và rừng ngẫu nhiên Random Forest.

8p vimichaeldell 04-12-2021 51 3   Download

Mục tiêu của đề tài nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp; đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào ĐSGT; đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ cho bài toán phân lớp nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng.

120p army 22-09-2021 28 4   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu về bệnh RLTC, tiến hành điều tra thu thập dữ liệu. Nghiên cứu lý thuyết về kỹ thuật phân lớp bằng thuật toán cây quyết định và thuật toán phân cụm. Xây dựng mô hình để chẩn đoán bệnh RLTC cho học sinh dựa vào kỹ thuật cây quyết định. Ứng dụng công cụ hỗ trợ khai phá Business Intelligence để xây dựng và kiểm tra các mô hình.

26p tabicani 24-09-2021 55 8   Download

Thực tập viết niên luận: Tìm hiểu thuật toán ID3 trong xây dựng cây quyết định và khai thác bằng phần mềm WEKA để phân lớp dữ liệu trình bày các nội dung chính như: Tổng quan về khai phá dữ liệu; Cây quyết định; Thuật toán ID3.

23p buidangnhat 12-08-2021 84 18   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 5 Phân lớp dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Các phương pháp phân lớp dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

49p conbongungoc09 05-08-2021 28 2   Download

Trong bài viết đề xuất một phương pháp mở rộng FRF đƣợc gọi là IFRF bằng cách cắt tỉa cây quyết định mờ trước khi bổ sung vào tập cây trong rừng; chiến lược cắt tỉa cây dựa trên giải thuật di truyền.

8p quenchua9 20-11-2020 43 2   Download

Bài viết đề xuất một mô hình học máy cho bài toán phân lớp trên tập dữ liệu mất cân bằng, trong đó sử dụng kết hợp kỹ thuật sinh mẫu tổng hợp SMOTE và giải thuật AdaBoost cho thuật toán Cây quyết định.

10p viv2711 14-10-2020 53 2   Download

Luận án xây dựng mô hình học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ và phương pháp trích chọn đặc trưng để chọn tập mẫu huấn luyện cho quá trình học phân lớp. Đề xuất phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ của các thuộc tính chưa thuần nhất dựa vào đại số gia tử. Từ đó đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng.

26p gaocaolon6 30-07-2020 74 9   Download

Bài viết đề xuất một phương pháp nhận dạng hoạt động của người trên điện thoại thông minh được kế thừa từ nghiên cứu trước đây. Đây là phương pháp có khả năng nhận dạng các hoạt động của người trong thời gian thực bao gồm cả những hoạt động chưa được gán nhãn khi huấn luyện (unknown activities hay other activities).

10p vitomato2711 11-03-2020 29 3   Download

Mục tiêu của luận án là đề xuất các thuật toán học bằng cây quyết định mờ nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng. Để đáp ứng cho các mục tiêu nghiên cứu trên, luận án tập trung nghiên cứu các nội dung chính sau: Nghiên cứu các thuật toán học cây truyền thống CART, ID3, C4.5, C5.0, SLIQ, SPRINT trên mỗi tập mẫu huấn luyện để tìm một phương pháp học phù hợp.

26p cotithanh000 07-10-2019 57 2   Download

Bài viết này được thiết kế nhằm trình bày tổng quan kỹ thuật phân lớp trong khai phá dữ liệu và khả năng ứng dụng vào lĩnh vực khảo sát lấy ý kiến phản hồi từ người học. Kết quả của việc nghiên cứu là trích ra những tiêu chí cơ bản nhất ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên khi hoàn thành khóa học từ một số lượng lớn các tiêu chí. Từ đó với những nguồn lực nhất định, nhà trường chỉ cần tập trung cải thiện các tiêu chí này sẽ góp phần nâng cao chất lượng đào tạo.

10p viryucha2711 24-04-2019 51 2   Download

Phân lớp dữ liệu là vấn đề lớn và quan trọng của khai phá dữ liệu. Cây quyết định là giải pháp hữu hiệu của bài toán phân lớp, nó bao gồm từ mô hình cho quá trình học đến các thuật toán huấn luyện cụ thể để xây dựng cây. Luận án tập trung nghiên cứu mô hình linh hoạt cho quá trình huấn luyện cây từ tập mẫu huấn luyện, nghiên cứu phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ và xây dựng các thuật toán học phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ đạt nhằm đạt hiệu quả trong dự đoán và đơn giản đối với người dùng. Để tìm hiểu rõ hơn, mời các bạn cùng xem và tham khảo.

120p dtphuongg 10-09-2018 86 11   Download

Giáo án Tiếng việt lớp 2 MÔN: TẬP ĐỌC Tiết: SÁNG KIẾN CỦA BÉ HÀ. I. Mục tiêu 1. Kiến thức: Đọc trơn được cả bài.Đọc đúng các từ ngữ sau: ngày lễ, lập đông, nên, nói… (MB), sáng kiến, ngạc nhiên, suy nghĩ, mải, biếu, hiếu thảo, điểm mười… (MT, MN) Nghỉ hơi đúng sau các dấu câu và giữa các cụm từ. Biết phân biệt lời kể và lời các nhân vật...2. Kỹ năng: Hiểu nghĩa các từ: cây sáng kiến, lập đông, chúc thọ. Hiểu nội dung, ý nghĩa của bài: Bé Hà rất yêu quý, kính trọng ông bà. Để thể hiện tình cảm đó của mình bé đã suy nghĩ và có sáng kiến phải chọn một ngày làm lễ cho ông bà.

7p quangphi79 07-08-2014 434 37   Download

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging (Hido & Kashima, 2008) cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Chúng tôi đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting (Freund & Schapire, 1995), Random forest (Breiman, 2001), làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định (Quinlan, 1993). Chúng tôi cũng đề xuất điều chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số theo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần. Kết...

9p sunshine_7 22-07-2013 132 9   Download

Kỹ thuật phân loại được giới thiệu một cách chi tiết. Có nhiều kiểu phân loại như phân loại bằng cây quyết định quy nạp, phân loại Bayesian, phân loại bằng mạng lan truyền ngược, phân loại dựa trên sự kết hợp và các phương pháp phân loại khác. Ngoài ra còn đánh giá độ chính xác của phân loại thông qua các classifier - người phân loại .Kỹ thuật phân cụm được chia làm nhiều kiểu: Phân cụm phân chia, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ và phân cụm dựa trên lưới . ...

119p cancer23 24-08-2012 207 89   Download