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Questions and Answers
Quale tra i seguenti algoritmi è noto per l'induzione di alberi di classificazione?
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Qual è una caratteristica dell'algoritmo di Hunt?
Qual è una caratteristica dell'algoritmo di Hunt?
Quale dei seguenti algoritmi NON è classificato come algoritmo di decision tree induction?
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Cosa rappresenta l'insieme di record di addestramento nel contesto dell'albero di decisione?
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Quale algoritmo è più recente rispetto all'algoritmo di Hunt?
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Cosa accade se Dt contiene tutti record con la stessa classe yt?
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Qual è il passo successivo se Dt contiene record che appartengono a più classi?
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Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo il nodo radice Dt?
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Se Dt è composto da record di persone divorziate e sposate, quale condizione potrebbe essere applicata?
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Cosa si intende per procedura ricorsiva in questo contesto?
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Kiu klaso da atestoj estas atribuite al Tid 7?
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Kio estas la kvalito de la atribuo 1 por Tid 10?
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Kiu estas la suma enspezita nivelo por Tid 13?
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Kio estas la klasigo de Tid 12 bazita sur la decidmodelo?
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Kiel multe da Tid havas la atributon 'Medium' por atributo 2?
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Kio estas la klasifikado por Tid 4?
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Kiu estas la atribueto por Tid 11?
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Kiom da Tid havis la tezo de 'No' por la lasta kolono?
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Kua es la maksima valoro de l'indice di Gini quando la distribuziono di recordi es uniforme inter classi?
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Kua misura es uzata por valutare la impurità di un nodo in classificazione?
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Kua tipo di impurità es preferita quando se valuta un nodo in un test?
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Kua es la minima valore de l'errore di classificazione por un nodo?
Kua es la minima valore de l'errore di classificazione por un nodo?
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Kua es la definicio di 'errore di classificazione' por un nodo t?
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Kua es la funzione di impurità usata per determinare la bontà di un nodo in classificazione?
Kua es la funzione di impurità usata per determinare la bontà di un nodo in classificazione?
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Kua indica la relazione inter impurità e distribuzione di classi in un nodo?
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Kio estas la impureco indico por la unua observaĵo?
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Kio estas la totalo de la annual income por la tria observaĵo?
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Kiu persona stato estas ligita kun la plej alta annual income?
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Kiu estas la media Gini indico de la sesa observaĵo?
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Kiu observaĵo havas la plej malaltan Gini indicon?
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Kiom da 'Yes' estas en la kolumno de la punktoj de separiĝo por la kvina observaĵo?
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Kiu estas la persona stato de la okazintaĵo kun annual income de 60K?
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Kio estas la annual income de la oka observaĵo?
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Kiu indikilo indikas la kvanton de geedzoj en la dek dua observaĵo?
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Kiu estas la sumigita Gini indico por la tria observaĵo?
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Quale nodo nell'albero di decisione rappresenta la condizione iniziale?
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Qual è il significato del termine 'nodo interno' in un albero di decisione?
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In quale sezione dell'albero si trova la variabile 'Reddito Annuale'?
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Qual è il risultato predominante quando il reddito annuale è superiore a 80K?
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Quale attributo è usato per classificare maggiormente i richiedenti in 'Nodulo terminale'?
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Cosa significa che un albero di decisione ha molti alberi che si adattano agli stessi dati?
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Quale approccio di base viene evidenziato nell'utilizzo degli alberi decisionali?
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Cosa rappresenta il termine 'defaulted borrower' nella classificazione dell'albero?
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Quale fattore non viene considerato nell'albero di decisione per la classificazione?
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Quale affermazione è vera riguardo ai nodi terminali?
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Quale modalità è utilizzata per applicare il modello appreso dall'albero di decisione?
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In che modo un albero decisionale potrebbe decidere di approvare un prestito?
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Cosa posso generare se cambio il criterium di un albero decisionale?
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Quali elementi sono fondamentali per l'impostazione di un modello di albero decisionale?
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Qual è lo scopo principale di un modello di albero di decisione?
Qual è lo scopo principale di un modello di albero di decisione?
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Flashcards
Algoritmo de induction
Algoritmo de induction
Un algoritmo de aprendizaje automatizada qui aprende de datos existentes e crea un modelo predictivo.
Conjuntos de entrenamiento
Conjuntos de entrenamiento
Un conjunto de datos utlisat por un algoritmo de induction por crear un modello predictivo.
Modelo de induction
Modelo de induction
Un modelo predictivo creado de datos de entrenamiento.
Deduction
Deduction
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Clase
Clase
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Atributo
Atributo
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Atributo sin etiqueta
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Data Mining de prediccion
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Algoritmo di Hunt
Algoritmo di Hunt
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Insieme di record di addestramento
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Decision Tree Induction
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Approccio greedy (ingordo)
Approccio greedy (ingordo)
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Algoritmi di decision tree induction
Algoritmi di decision tree induction
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Nodo foglia
Nodo foglia
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Procedure recursive de decision
Procedure recursive de decision
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Proprieta
Proprieta
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Condition de teste
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Conjunto de data
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Arbo de decido
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Nodo radice
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Nodo interna
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Nodo terminala/foglia
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Kondicion de testo
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Ensemblo de instruo
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Lerno-algoritmo
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Apliko
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Multe arbori povas adaptar al sama datalo
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Modelo de arbo de decido
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Klasifiko
Klasifiko
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Minado de datalo
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Datalo kategoriala
Datalo kategoriala
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Datalo numerala
Datalo numerala
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Metodo greedy
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Indice di impurità
Indice di impurità
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Indice di Gini
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Entropia
Entropia
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Errore di classificazione
Errore di classificazione
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Study Notes
Alberi di decisione
- Alberi di decisione sono un metodo di apprendimento supervisionato per la classificazione.
- L'obiettivo è costruire un modello predittivo che preveda una classe basandosi su delle caratteristiche.
- Iniziano da un nodo radice e si diramano in nodi interni (che rappresentano decisioni) fino a raggiungere dei nodi terminali (che rappresentano le classi previste).
- Queste decisioni vengono prese basandosi su condizioni di test, che sono determinate in base agli attributi della classe di addestramento.
- Diverse partizioni degli attributi possono generare alberi diversi con la stessa accuratezza.
- L'albero di decisione viene addestrato su dati di addestramento, dopodiché applicato ai dati senza etichetta per prevedere la classe.
- Le condizioni di test possono includere attributi categorici o continui.
- Il criterio di terminazione dell'albero è quando tutti i record appartengono alla stessa classe o quando tutti i record hanno lo stesso valore per tutti gli attributi.
- Ci sono diversi algoritmi per costruire alberi di decisione, alcuni dei più famosi sono CART, ID3 e C4.5.
- I nodi terminali sono indicati come foglie.
- Si inizia sempre dal nodo radice.
- Ogni nodo intermedio rappresenta una condizione di test.
- Ogni nodo terminale si applica alle istanze della classe.
- Le decisioni vengono prese con un approccio greedy.
Approccio di base: deduzione
- L'approccio di base per la deduzione consiste nell'addestramento e nell'applicazione di un modello.
- L'algoritmo impara da un insieme di addestramento, che contiene attributi e classi.
- Il modello crea un albero di decisione.
- Questo albero di decisione viene poi applicato a nuovi dati per fare previsioni.
Applicare un modello ai dati
- Iniziare dal nodo radice per analizzare le istanze.
- Se il nodo radice rappresenta un attributo categoriale (es. Home Owner), si valuta se l'istanza soddisfa la condizione del nodo.
- Se l'istanza soddisfa la condizione, procedere verso il ramo appropriato. Altrimenti, proseguire verso il ramo opposto.
- Se il nodo rappresenta un attributo continuo (es. Income), si valuta se il valore dell'istanza è maggiore o minore di un valore di soglia.
- Se il valore dell'istanza è maggiore, procedere verso il ramo appropriato. Altrimenti, proseguire verso il ramo opposto.
- Proseguire attraverso i nodi intermedi fino a raggiungere una foglia.
- La foglia identifica la predita della classe.
Algoritmo di Hunt
-
Hunt è un algoritmo greedie per la costruzione di alberi di decisione.
-
È un metodo iterativo.
-
Inizia da tutto l'insieme di addestramento.
-
Individua una condizione che meglio separa le classi.
-
Se tutte le istanze appartengono alla stessa classe, il processo termina e il nodo risultante è una foglia.
-
Altrimenti, il processo di suddivisione continua ricorsivamente per i sottoinsiemi.
Algoritmo di Hunt (cont.)
- Sia D₁ l’insieme di record d’addestramento che raggiunge il nodo t.
- Se D₁ contiene tutti record con la stessa classe yt, allora t è un nodo foglia con classe yt.
- Se D₁ contiene record che appartengono a più classi, determinare una condizione di test per scindere i dati in sottoinsiemi più piccoli. Applicare la procedura ricorsivamente a ogni sottoinsieme.
Decision Tree Induction
- Decision Tree Induction è una categoria di algoritmi per l'apprendimento della classificazione di alberi di decisione.
- Gli algoritmi più famosi di questa categoria sono:
- Algoritmo di Hunt
- CART
- ID3
- C4.5
- SLIQ
- SPRINT
Dettagli da specificare
- Criterio di scissione: Individua le possibili condizioni di test, dipendente dal tipo degli attributi, e selezionare il test migliore.
- Criterio di terminazione: il processo di costruzione dell'albero si interrompe quando tutti i record appartengono alla stessa classe o quando tutti i record hanno lo stesso valore per tutti gli attributi; si sceglie come etichetta la classe maggioritaria
- Si applica un criterio di terminazione anticipata?
Condizioni di test
- Dipendono dal tipo di attributo: Nominale, Ordinale, Continuo
- Dipendono dal numero di figli che vogliamo creare: Scissione a due vie (binaria), o Scissione a molte vie (multi-way split).
Test per attributi nominali
- Scissione a molte vie: Usare tanti figli quanti sono i possibili valori distinti dell'attributo.
- Scissione binaria: Dividere i possibili valori in due sottoinsiemi.
Test per attributi ordinali
- Scissione a molte vie: Usare tanti figli quanti sono i possibili valori distinti dell'attributo.
- Scissione binaria: Dividere i valori in due sottoinsiemi in modo da mantenere l'ordine tra i valori degli attributi.
Test per attributi continui
- Scissione binaria: (A ≤ v) or (A > v).
- Costoso dal punto di vista computazionale
- Partizionamento a molte vie: discretizza l'attributo in ordinale categoriale
- Discretizzazione statica: viene effettuata una sola volta all'inizio del procedimento
- Discretizzazione dinamica: viene ripetuta per ogni nodo, migliorando i risultati.
Misure di impurità di un nodo
- Indice di Gini, Entropia, Errore di classificazione
Indice di Gini
- Massimo 1−1/c quando i record sono distribuiti uniformemente tra le classi.
- Minimo 0 quando tutti i record appartengono alla stessa classe.
Entropia
- Massimo log₂c quando i record sono uniformemente distribuiti fra le classi.
- Minimo 0 quando tutti i record appartengono alla stessa classe.
Errore di classificazione
- Massimo 1−1/c quando i record sono distribuiti uniformemente tra le classi.
- Minimo 0 quando tutti i record appartengono alla stessa classe.
Come valutare la bontà di un test
- Approccio greedy: si preferiscono nodi con distribuzioni di classi omogenee
- Misura di impurità dei nodi: un valore più basso indica maggiore omogeneità.
Impurità di una partizione
- La misura di impurità di una partizione viene calcolata considerando i figli di quel nodo e la misura di impurità di ogni figlio.
- Questa misura deve essere più bassa dei nodi della partizione originale.
Scegliere il test migliore
- Si calcola la misura di impurità prima della suddivisione (P).
- Si calcola la misura di impurità della suddivisione (M).
- Si calcola il guadagno di purezza della suddivisione (P-M), e viene scelto il test che ottimizza questa differenza
Alberi di decisione obliqui
- Ci sono algoritmi di alberi di decisione obliqui.
- Queste reti sono più espressive ma più complesse di quelli tradizionali, perché utilizzano test con inclinazione rispetto agli assi dei lati.
Regressione Lineare
- Una tecnica che cerca la relazione lineare tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.
- La regressione lineare viene usata per modellare una relazione lineare tra le variabili.
- Si cerca la retta con i minimi residui in modo che i valori osservati e i valori predetti della variabile dipendente siano più vicini possibile alla retta ottenuta.
- Si usa la regressione lineare quando la relazione ha un andamento lineare.
Regressione Logistica
- È usata per prevedere un'uscita dicotomica basandosi su una o più variabili indipendenti.
- Utilizza una funzione logistica per stimare la probabilità di appartenenza alla classe.
- Misura la relazione non lineare tra un output dicotomico e un insieme di diversi input.
- La forma è simile alla regressione lineare
Reti Feed-Forward
- Una rete feed-forward a più strati ha più livelli di neuroni interconnessi.
- Le informazioni fluiscono in avanti, da uno strato all'altro, fino all'output.
Reti Convoluzionali
- Utilizzate per i dati nelle immagini, hanno strati specializzati per l'analisi con connessioni di tipo convoluzioni
- Questi strati permettono di cogliere la struttura spaziale nei dati (come un'immagine).
Long Short-Term Memory (LSTM)
- Sono reti neurali ricorrenti (RNN) specializzate per imparare le dipendenze a lungo termine nei dati.
- Utilizzano più gate e una struttura a cella per migliorare l'apprendimento di sequenze lunghe
- Sono di supporto per modellare dati sequenziali
IA Generativa: I Large Language Models (LLM)
- Sono modelli di deep learning che generano testo, rispondono a domande e traducono.
- Basati su reti neurali transformer.
- I transformer utilizzano meccanismi di attenzione per modellare il contesto e la rilevanza delle parole nella sequenza.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
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Description
Questo quiz si concentra sugli algoritmi di induzione di alberi di classificazione, con domande specifiche sull'algoritmo di Hunt e altre tecniche. Gli argomenti trattano l'applicazione di alberi decisionali e le loro caratteristiche fondamentali. Metti alla prova la tua conoscenza sulla teoria degli alberi di decisione e le relative condizioni.
