Конечный узел дерева решений называют также

Data Mining — ответы на тесты Интуит

Правильные ответы выделены зелёным цветом.
Все ответы: Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.

(2) выходная связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов

Ошибки, которые возникают в процессе использования инструментов очистки (являющиеся двумя крайностями очистки данных) — это:

(1) исследования или изучения моделируемого объекта и получения новых знаний, необходимых для принятия решений

(3) комбинация этих вариантов, в т.ч. использование различных библиотек, компонентов и инструментальные наборы для разработчиков создания встроенных приложений Data Mining

(3) предоставляет возможность для масштабирования системы: от однопользовательского варианта до корпоративного решения с несколькими серверами

Постановка задачи, построение оптимальной модели, понимание модели, применение результатов. Перечисленные выше этапы являются этапами:

В ходе решения какой из перечисленных задач устанавливаются закономерности между связанными событиями в наборе данных?

Если зависимая переменная принимает дискретные значения, при помощи метода дерева решений решается задача:

(1) выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов

(1) имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны

(3) сочетают количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать

Если набор данных упорядочен и в нем присутствует сезонная или цикличная компонента, то каково минимальное количество данных, которое необходимо иметь для возможности анализа?

(3) комбинация этих вариантов, в т.ч. использование различных библиотек, компонентов и инструментальные наборы для разработчиков создания встроенных приложений Data Mining

В ходе решения каких из перечисленных задач устанавливаются закономерности между событиями, связанными во времени?

(1) категориальной зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных

(2) числовой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных

(3) порядковой зависимой переменной, основываясь на выборке непрерывных и/или категориальных переменных

Какое из перечисленных ниже направлений подразумевает автоматический поиск и извлечение качественной информации разнообразных источников Интернета, перегруженных «информационным шумом»:

(2) выходная связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов

(1) имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны

(3) сочетают количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать

Если набор данных не упорядочен, то количество данных, которое необходимо иметь для возможности анализа данных:

(3) желательно, чтобы количество записей в наборе данных было значительно больше количества переменных

(1) необработанный материал, предоставляемый поставщиками данных и используемый потребителями для формирования информации на основе данных

(1) только покупка готового инструмента, собственная разработка системы Data Mining практически невозможна

Правильна ли такая формулировка: «Ассоциация является частным случаем последовательности с временным лагом, равным нулю»?

Какое из перечисленных ниже направлений подразумевает обнаружение закономерностей в действиях пользователя web-узла или их группы?

Какая из перечисленных характеристик не является числом, описывающим определенным способом все значения признака набора данных?

Закономерности, найденные в процессе использования технологии Data Mining должны обладать такими свойствами:

СППР — система, предназначенная для поддержки принятия решений в … проблемах различных видов человеческой деятельности, существенная концепцией которой …

(1) слабоструктурированных и неструктурированных, не обуславливает обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений

(2) структурированных и слабоструктурированных, обуславливает обязательное непосредственное использование ЛПР системы поддержки принятия решений

(3) неструктурированных и структурированных, не обуславливает обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений

Источник

Деревья решений – общие принципы работы

Стремительное развитие информационных технологий, в частности, прогресс в методах сбора, хранения и обработки данных позволил многим организациям собирать огромные массивы данных, которые необходимо анализировать. Объемы этих данных настолько велики, что возможностей экспертов уже не хватает, что породило спрос на методы автоматического исследования (анализа) данных, который с каждым годом постоянно увеличивается.

Деревья решений – один из таких методов автоматического анализа данных. Первые идеи создания деревьев решений восходят к работам Ховленда (Hoveland) и Ханта(Hunt) конца 50-х годов XX века. Однако, основополагающей работой, давшей импульс для развития этого направления, явилась книга Ханта (Hunt, E.B.), Мэрина (Marin J.) и Стоуна (Stone, P.J) «Experiments in Induction», увидевшая свет в 1966г.

Терминология

Введем основные понятия из теории деревьев решений, которые будут употребляться в этой и последующих статьях.

Название	Описание
Объект	Пример, шаблон, наблюдение
Атрибут	Признак, независимая переменная, свойство
Метка класса	Зависимая переменная, целевая переменная, признак определяющий класс объекта
Узел	Внутренний узел дерева, узел проверки
Лист	Конечный узел дерева, узел решения
Проверка (test)	Условие в узле

Что такое дерево решений и типы решаемых задач

Деревья решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

Под правилом понимается логическая конструкция, представленная в виде «если … то …».

Область применения деревья решений в настоящее время широка, но все задачи, решаемые этим аппаратом могут быть объединены в следующие три класса:

• Описание данных: Деревья решений позволяют хранить информацию о данных в компактной форме, вместо них мы можем хранить дерево решений, которое содержит точное описание объектов.
• Классификация: Деревья решений отлично справляются с задачами классификации, т.е. отнесения объектов к одному из заранее известных классов. Целевая переменная должна иметь дискретные значения.
• Регрессия: Если целевая переменная имеет непрерывные значения, деревья решений позволяют установить зависимость целевой переменной от независимых(входных) переменных. Например, к этому классу относятся задачи численного прогнозирования(предсказания значений целевой переменной).

Как построить дерево решений?

1. множество T содержит один или более примеров, относящихся к одному классу C_k. Тогда дерево решений для Т – это лист, определяющий класс C_k;
2. множество T не содержит ни одного примера, т.е. пустое множество. Тогда это снова лист, и класс, ассоциированный с листом, выбирается из другого множества отличного от T, скажем, из множества, ассоциированного с родителем;
3. множество T содержит примеры, относящиеся к разным классам. В этом случае следует разбить множество T на некоторые подмножества. Для этого выбирается один из признаков, имеющий два и более отличных друг от друга значений O₁, O₂, … O_n. T разбивается на подмножества T₁, T₂, … T_n, где каждое подмножество T_i содержит все примеры, имеющие значение O_i для выбранного признака. Это процедура будет рекурсивно продолжаться до тех пор, пока конечное множество не будет состоять из примеров, относящихся к одному и тому же классу.

• CART (Classification and Regression Tree) – это алгоритм построения бинарного дерева решений – дихотомической классификационной модели. Каждый узел дерева при разбиении имеет только двух потомков. Как видно из названия алгоритма, решает задачи классификации и регрессии.
• C4.5 – алгоритм построения дерева решений, количество потомков у узла не ограничено. Не умеет работать с непрерывным целевым полем, поэтому решает только задачи классификации.

Этапы построения деревьев решений

• Использование статистических методов для оценки целесообразности дальнейшего разбиения, так называемая «ранняя остановка» (prepruning). В конечном счете «ранняя остановка» процесса построения привлекательна в плане экономии времени обучения, но здесь уместно сделать одно важное предостережение: этот подход строит менее точные классификационные модели и поэтому ранняя остановка крайне нежелательна. Признанные авторитеты в этой области Л.Брейман и Р. Куинлен советуют буквально следующее: «Вместо остановки используйте отсечение».
• Ограничить глубину дерева. Остановить дальнейшее построение, если разбиение ведет к дереву с глубиной превышающей заданное значение.
• Разбиение должно быть нетривиальным, т.е. получившиеся в результате узлы должны содержать не менее заданного количества примеров.

• построить дерево;
• отсечь или заменить поддеревом те ветви, которые не приведут к возрастанию ошибки.

Правила

Иногда даже усеченные деревья могут быть все еще сложны для восприятия. В таком случае, можно прибегнуть к методике извлечения правил из дерева с последующим созданием наборов правил, описывающих классы. Для извлечения правил необходимо исследовать все пути от корня до каждого листа дерева. Каждый такой путь даст правило, где условиями будут являться проверки из узлов встретившихся на пути.

Преимущества использования деревьев решений

• быстрый процесс обучения;
• генерация правил в областях, где эксперту трудно формализовать свои знания;
• извлечение правил на естественном языке;
• интуитивно понятная классификационная модель;
• высокая точность прогноза, сопоставимая с другими методами (статистика, нейронные сети);
• построение непараметрических моделей.

Области применения деревьев решений

• Банковское дело. Оценка кредитоспособности клиентов банка при выдаче кредитов.
• Промышленность. Контроль за качеством продукции (выявление дефектов), испытания без разрушений (например проверка качества сварки) и т.д.
• Медицина. Диагностика различных заболеваний.
• Молекулярная биология. Анализ строения аминокислот.

Это далеко не полный список областей где можно использовать деревья решений. Не исследованы еще многие потенциальные области применения.

Список литературы:

1. J. Ross Quinlan. C4.5: Programs for Machine learning. Morgan Kaufmann Publishers 1993
2. S.Murthy. Automatic construction of decision trees from data: A Multi-disciplinary survey 1997
3. W. Buntine. A theory of classification rules. 1992
4. Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Editors D. Mitchie et.al. 1994
5. К. Шеннон. Работы по теории информации и кибернетике. М. Иностранная литература, 1963
6. С.А. Айвазян, В.С Мхитарян Прикладная статистика и основы эконометрики, М. Юнити, 1998

Источник