- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя »
МИНОБРНАУКИРОССИИ
Федеральное государственное автономное образовательное
Учреждение высшего образования
«Южный федеральный университет» Реферат
По дисциплине: Системный анализ и принятие решений
тема:«Реализация стохастического выбора на дереве решений» Выполнил:
Студент группы3-2
Баев Андрей
Принял:
ЗолотаревА.А. Ростов-на-Дону,2015г Оглавление
1. Дерево решений
.1 Этапы построения деревьев решений
.1.1 Правило разбиения
.1.2 Правило остановки
.1.3 Правило отсечения
.2 Преимущества использования деревьев решений
.3 Области применения деревьев решений
. Пример реализации дерева решений
.1 Постановка задачи многошагового стохастического выбора в предметной области
.2 Математическая постановка задачи
.2.1 Первый этап
.2.2 Второй этап
.2.3 Третий этап
Заключение
Список Использованных Источников
. Дерево решений Деревья решений - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.
Область применения деревья решений в настоящее время широка, но все задачи, решаемые этим аппаратом могут быть объединены в следующие три класса:о данных, классификация, регрессия. .1 Этапы построения деревьев решенийПри построении деревьев решений особое внимание уделяется следующим вопросам: выбору критерия атрибута, по которому пойдет разбиение, остановки обучения и отсечения ветвей .
.1.1Правило разбиения
Для построения дерева на каждом внутреннем узле необходимо найти такое условие (проверку), которое бы разбивало множество, ассоциированное с этим узлом на подмножества. В качестве такой проверки должен быть выбран один из атрибутов. Общее правило для выбора атрибута можно сформулировать следующим образом: выбранный атрибут должен разбить множество так, чтобы получаемые в итоге подмножества состояли из объектов, принадлежащих к одному классу, или были максимально приближены к этому, т.е. количество объектов из других классов ("примесей") в каждом из этих множеств было как можно меньше.
Были разработаны различные критерии: теоретико-информационный критерий, статистический критерийи др.
1.1.2 Правило остановки
В дополнение к основному методу построения деревьев решений были предложены следующие правила:
Использование статистических методов для оценки целесообразности дальнейшего разбиения, так называемая "ранняя остановка "
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.
Этот список эвристических правил можно продолжить, но на сегодняшний день не существует такого, которое бы имело большую практическую ценность. К этому вопросу следует подходить осторожно, так как многие из них применимы в каких-то частных случаях.
.1.3 Правило отсечения
Очень часто алгоритмы построения деревьев решений дают сложные деревья, которые "переполнены данными", имеют много узлов и ветвей. Такие "ветвистые" деревья очень трудно понять. К тому же ветвистое дерево, имеющее много узлов,
- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя »
Похожие работы
Тема: Реализация управленческих решений |
Предмет/Тип: Менеджмент (Реферат) |
Тема: Реализация управленческих решений |
Предмет/Тип: Менеджмент (Реферат) |
Тема: Реализация управленческих решений |
Предмет/Тип: Менеджмент (Реферат) |
Тема: Принятие и реализация управленческих решений |
Предмет/Тип: Менеджмент (Курсовая работа (т)) |
Тема: Разработка и реализация управленческих решений |
Предмет/Тип: Менеджмент (Курсовая работа (т)) |
Интересная статья: Основы написания курсовой работы