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Questions and Answers
Quale delle seguenti affermazioni è corretta per l'algoritmo HUNT?
Il criterio di suddivisione nell'algoritmo HUNT è basato su una strategia avida.
True
Cosa rappresenta l'errore del 30% menzionato nell'algoritmo HUNT?
Tasso di errore del 30% rappresenta la percentuale di istanze classificate erroneamente.
Le foglie dell'albero possono essere ulteriormente espandibili se contengono istanze con etichette diverse, altrimenti è necessario __________.
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Cosa determina il guadagno ridotto nel rapporto se il numero di divisioni è grande?
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Qual è il concetto principale per determinare la divisione ottimale durante la costruzione di un albero decisionale?
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Il pre-pruning è un'istanza in cui l'algoritmo si arresta prima di generare un albero decisionale completamente sviluppato.
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Il pacchetto software usa una raccolta di regole "if ... then ..." per classificare le istanze dei dati.
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Qual è il compito della classificazione?
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Una classe di classificazione è corretta quando ŷ è uguale a y.
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Cosa rappresenta un modello di classificazione?
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Il tasso di __ è calcolato come il numero di previsioni errate diviso per il numero totale di previsioni.
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Associa il tipo di classificatore alla sua descrizione:
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Cos'è l'entropia?
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Qual è l'indice di Gini?
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Descrivi l'errore di classificazione.
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Cosa succede all'indice di impurità se un nodo contiene solo istanze di una singola classe?
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L'entropia può essere utilizzata per valutare l'impurità di un nodo in un albero decisionale.
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Cosa rappresentano i nodi nei Bayesian networks?
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Cosa rappresentano i bordi nei Bayesian networks?
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Quali modelli sono descritti come generativi?
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Il logistic regression assegna direttamente le etichette di classe senza calcolare le probabilità condizionali di classe. (Vero/Falso)
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Il ________________ è un modello di classificazione discriminativo che impara confini decisionali lineari o non lineari nello spazio degli attributi per separare le classi.
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Come vengono gestiti i valori mancanti nel set di test?
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Come vengono gestite le distribuzioni di classi sbilanciate nei classificatori basati su regole?
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Cosa significa 'Instance-based learning' nel contesto dei classificatori Nearest Neighbor?
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Qual è l'importanza della decisione del valore di k nel classificatore Nearest Neighbor?
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Cosa implica il concetto di 'Distance-weighted Voting' nel contesto del classificatore Nearest Neighbor?
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Descrivi l'importanza del teorema di Bayes per la classificazione.
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Study Notes
Classificazione
- La classificazione è il task che predice l'etichetta di classe associata a un oggetto (istanza di dati).
- Ogni istanza di dati della classificazione è caratterizzata dalla coppia (x, y) dove:
- x è l'insieme di valori che descrivono l'istanza.
- y è l'etichetta di classe dell'istanza (valore categorico).
Modello di Classificazione
- Un modello di classificazione è una rappresentazione astratta della relazione tra l'insieme di attributi e l'etichetta di classe.
- f(x) = ŷ, dove ŷ è la predizione del modello.
Tipi di Classificazione
- La classificazione può essere binaria (due classi) o multi-classe (più di due classi).
- Le etichette di classe devono essere di tipo nominale.
Scopi del Modello di Classificazione
- Il modello di classificazione serve due scopi:
- Modello predittivo: utilizzato per classificare istanze non etichettate.
- Modello descrittivo: utilizzato per identificare le caratteristiche che distinguono le istanze di diverse classi.
Framework Generale
- Un classificatore è uno strumento utilizzato per eseguire una task di classificazione.
- La classificazione implica due fasi:
- Induzione: costruzione di un modello di classificazione attraverso l'applicazione di un algoritmo di apprendimento su un set di training.
- Deduzione: applicazione di un modello di classificazione su istanze di test per predire le loro etichette di classe.
Tecniche di Classificazione
- Esempi di tecniche di classificazione:
- Alberi di decisione
- Regole di classificazione
- Reti bayesiane
Valutazione della Classificazione
- La valutazione della classificazione è effettuata attraverso una matrice di confusione.
- La matrice di confusione conteggia il numero di predizioni corrette e scorrette.
Tipi di Classificatori
- Tipi di classificatori:
- Binario vs Multi-classe
- Deterministico vs Probabilistico
- Lineare vs Non-lineare
- Globale vs Locale
- Generativo vs Discriminativo
Albero di Decisione
- Un albero di decisione è un tipo di classificatore che risolve il problema di classificazione attraverso una serie di domande sugli attributi delle istanze di test.
- L'albero di decisione è composto da nodi interni (contengono condizioni di test sugli attributi) e nodi foglia ( associati a etichette di classe).
Costruzione dell'Albero di Decisione
- L'albero di decisione può essere costruito attraverso algoritmi di apprendimento.
- Esempi di algoritmi: Hunt's Algorithm, CART, ID3, C4.5, C5.0.### Criteri di arresto
- L'algoritmo si ferma di espandere un nodo solo quando tutte le istanze di addestramento associate ad esso appartengono alla stessa classe
- Non sempre è la soluzione migliore, poiché può portare a una terminazione precoce
Criteri di divisione
- Attributi binari: solo due esiti possibili (caso più semplice)
- Attributi nominali: possono avere più valori
- Divisione multiway
- Divisione binaria: aggregazione dei possibili valori in due gruppi
- Attributi ordinali: come gli attributi nominali, possono produrre divisioni binarie o multiway
- Le possibili aggregazioni sono solo quelle che non violano la proprietà di ordine dei valori dell'attributo
- Attributi continui: la condizione di test dell'attributo può essere espressa come un test di comparazione producendo una divisione binaria o multiway
- Strategia di discretizzazione
Selezione dell'attributo migliore
- Misure per determinare la bontà di una condizione di test dell'attributo
- Preferenza per le condizioni di test dell'attributo che dividono le istanze di addestramento in sottinsiemi più puri nei nodi figli
- Nodi puri non necessitano di essere ulteriormente espansi
- Alberi più grandi sono più suscettibili a sovra-adattamento
- Alberi più grandi richiedono più tempo di addestramento e test
Misure di impuritÃ
- Impurità di un nodo: misura quanto le etichette di classe sono diverse per le istanze di dati che appartengono a un nodo comune
- Entropia: − ∑ (pi(t) log2 pi(t))
- Indice di Gini: 1 - ∑ (pi(t))^2
- Errore di classificazione: 1 - max pi(t)
- Tutte le misure danno 0 impurità se il nodo contiene solo istanze di una classe e massima impurità quando il nodo ha una proporzione uguale di istanze da più classi
Impurità collettiva
- Impurità collettiva: media delle impurità dei nodi figli pesata dal numero di istanze associate a ciascun nodo
- Guadagno: differenza tra l'impurità del nodo padre e l'impurità collettiva dei nodi figli
Identificazione dell'attributo migliore
- Scelta dell'attributo che massimizza il guadagno
- Gain è sempre positivo, poiché l'impurità del nodo padre è sempre maggiore o uguale all'impurità dei nodi figli
Divisione basata sull'indice di Gini
- Indice di Gini: 1 - ∑ (pi(t))^2
- È sufficiente considerare solo le posizioni candidate per dividere i valori dell'attributo continuo
- La scelta della miglior posizione di divisione è quella che produce il valore più basso dell'indice di Gini
Algoritmo di induzione dell'albero di decisione
- Recursively select the best attribute to split the data
- Extend the decision tree by creating a new node
- It determines the best attribute test condition for partitioning the training instances
- It determines the class label to be assigned to a leaf node
- stopping_cond() checks if all instances have identical class label or attribute values### Modelli di Apprendimento Automatico
- Overfitting e Underfitting: Il modello di apprendimento automatico può soffrire di overfitting (alta precisione sul set di training, bassa precisione sul set di test) o underfitting (alta precisione sul set di test, bassa precisione sul set di training).
Overfitting
- Causa: Selezione di un modello troppo complesso che cattura pattern specifici nel set di training ma non riesce a generalizzare bene sul set di test.
- Soluzione: Aumentare la dimensione del set di training.
- Conseguenze: Errori di generalizzazione e bassa precisione sul set di test.
Selezione del Modello
- Obiettivo: Selezionare il modello con la minore errore di generalizzazione.
- Approccio: Utilizzare un set di valutazione (validation set) per selezionare il modello.
- Modello complesso: Il modello più complesso non sempre è il migliore.
Complessità del Modello
- Definizione: La complessità del modello aumenta la probabilità di overfitting.
- Stima della complessità : La complessità di un albero di decisione può essere stimata come il rapporto tra il numero di nodi foglia e il numero di esempi di training.
Classificatore a Regole
- Definizione: Un classificatore a regole utilizza un insieme di regole "if-then" per classificare gli esempi.
- Caratteristiche: Espressività , gestione delle attribuzioni ridondanti, gestione delle attribuzioni interagenti.
- Debolezze: Gestione delle attribuzioni mancanti, gestione delle classi sbilanciate.
Classificatore K-Nearest Neighbors
- Definizione: Un classificatore K-Nearest Neighbors assegna la classe più frequente tra i k esempi più vicini.
- Caratteristiche: Apprendimento basato su istanze, gestione delle attribuzioni interagenti, gestione delle attribuzioni ridondanti.
- Debolezze: Dipendenza dalla scelta del valore di k, sensibilità al rumore.
Classificatore Bayesiano
- Definizione: Un classificatore bayesiano utilizza la teoria della probabilità per stimare la probabilità di una classe data una serie di attribuzioni.
- Teorema di Bayes: Il teorema di Bayes fornisce la formula per calcolare la probabilità di una classe data una serie di attribuzioni.
- Assunzione di indipendenza: Il classificatore bayesiano assume che le attribuzioni siano indipendenti tra loro.
Classificatore Naïve Bayes
- Definizione: Un classificatore naïve bayes è un tipo di classificatore bayesiano che assume che le attribuzioni siano indipendenti tra loro.
- Caratteristiche: Robustezza al rumore, gestione delle attribuzioni mancanti, gestione delle attribuzioni ridondanti.
- Debolezze: Assunzione di indipendenza non sempre vera.
Altri Classificatori
- Reti Bayesiane: Le reti bayesiane sono un tipo di classificatore bayesiano che relaxano l'assunzione di indipendenza tra le attribuzioni.
- Regressione Logistica: La regressione logistica è un tipo di classificatore che stima la probabilità di una classe data una serie di attribuzioni.
- Support Vector Machine (SVM): La SVM è un tipo di classificatore che apprende una frontiera di decisione lineare o non lineare per separare le classi.
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Description
Quiz sul funzionamento dell'algoritmo HUNT, strategia di suddivisione e gestione delle istanze
