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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?
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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?
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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?
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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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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.
