Quiz su Algoritmo HUNT
29 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Quale delle seguenti affermazioni è corretta per l'algoritmo HUNT?

  • Viene utilizzato per classificare i risultati finanziari
  • L'algoritmo si basa su un criterio di suddivisione casuale
  • L'algoritmo si basa sull'errore del 30%
  • Le foglie dell'albero possono essere ulteriormente espandibili se contengono istanze con etichette diverse (correct)

    • 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 __________.

    <p>espandere ulteriormente</p> Signup and view all the answers

    Cosa determina il guadagno ridotto nel rapporto se il numero di divisioni è grande?

    <p>La riduzione del guadagno è determinata se il numero dei nodi figli (k) è grande.</p> Signup and view all the answers

    Qual è il concetto principale per determinare la divisione ottimale durante la costruzione di un albero decisionale?

    <p>Entropia</p> Signup and view all the answers

    Il pre-pruning è un'istanza in cui l'algoritmo si arresta prima di generare un albero decisionale completamente sviluppato.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Il pacchetto software usa una raccolta di regole "if ... then ..." per classificare le istanze dei dati.

    <p>classificatore basato su regole</p> Signup and view all the answers

    Qual è il compito della classificazione?

    <p>Prevedere l'etichetta di classe associata a un determinato oggetto.</p> Signup and view all the answers

    Una classe di classificazione è corretta quando ŷ è uguale a y.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Cosa rappresenta un modello di classificazione?

    <p>Una rappresentazione astratta della relazione tra l'insieme di attributi e l'etichetta di classe.</p> Signup and view all the answers

    Il tasso di __ è calcolato come il numero di previsioni errate diviso per il numero totale di previsioni.

    <p>errore</p> Signup and view all the answers

    Associa il tipo di classificatore alla sua descrizione:

    <p>Classificatore Deterministico = Assegna un'etichetta con valori discreti Classificatore Probabilistico = Assegna uno score continuo tra 0 e 1 Classificatore Lineare = Utilizza un iperpiano di separazione lineare Classificatore Non Lineare = Permette la costruzione di superfici decisionali non lineari</p> Signup and view all the answers

    Cos'è l'entropia?

    <p>Misura dell'impurità di un nodo in un albero decisionale, calcolata come la somma del prodotto della frequenza relativa di ciascuna classe nel nodo e il logaritmo in base 2 di tale frequenza, moltiplicato per -1.</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'indice di Gini?

    <p>Una misura dell'impurità di un nodo in un albero decisionale, calcolata come 1 meno la somma del quadrato delle frequenze relative delle classi nel nodo.</p> Signup and view all the answers

    Descrivi l'errore di classificazione.

    <p>Una misura dell'impurità di un nodo in un albero decisionale, calcolata come 1 meno la massima frequenza relativa delle classi nel nodo.</p> Signup and view all the answers

    Cosa succede all'indice di impurità se un nodo contiene solo istanze di una singola classe?

    <p>L'indice di impurità è nullo</p> Signup and view all the answers

    L'entropia può essere utilizzata per valutare l'impurità di un nodo in un albero decisionale.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Cosa rappresentano i nodi nei Bayesian networks?

    <p>Variabili casuali</p> Signup and view all the answers

    Cosa rappresentano i bordi nei Bayesian networks?

    <p>Relazioni probabilistiche</p> Signup and view all the answers

    Quali modelli sono descritti come generativi?

    <p>Classificatori Naïve Bayes</p> Signup and view all the answers

    Il logistic regression assegna direttamente le etichette di classe senza calcolare le probabilità condizionali di classe. (Vero/Falso)

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Il ________________ è un modello di classificazione discriminativo che impara confini decisionali lineari o non lineari nello spazio degli attributi per separare le classi.

    <p>SVM</p> Signup and view all the answers

    Come vengono gestiti i valori mancanti nel set di test?

    <p>Non vengono trattati bene, in quanto se una regola coinvolge un attributo mancante nell'istanza di test, è difficile ignorare la regola e procedere con quella successiva nel set.</p> Signup and view all the answers

    Come vengono gestite le distribuzioni di classi sbilanciate nei classificatori basati su regole?

    <p>Possono essere gestite attraverso l'ordinamento delle regole.</p> Signup and view all the answers

    Cosa significa 'Instance-based learning' nel contesto dei classificatori Nearest Neighbor?

    <p>Significa che non costruiscono un modello globale, ma utilizzano gli esempi di addestramento per fare previsioni per un'istanza di test.</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'importanza della decisione del valore di k nel classificatore Nearest Neighbor?

    <p>L'importanza risiede nel fatto che se k è troppo piccolo, il classificatore dei vicini più vicini è soggetto al sovradattamento. Se k è troppo grande, il classificatore può classificare in modo errato l'istanza di test perché i vicini più vicini includono esempi di addestramento che sono lontani.</p> Signup and view all the answers

    Cosa implica il concetto di 'Distance-weighted Voting' nel contesto del classificatore Nearest Neighbor?

    <p>Implica l'utilizzo di un peso basato sulla distanza per influenzare la classificazione, dove ogni vicino ha lo stesso impatto sulla classificazione.</p> Signup and view all the answers

    Descrivi l'importanza del teorema di Bayes per la classificazione.

    <p>Il teorema di Bayes permette di calcolare la probabilità posteriore di far appartenere un'istanza di dati a una determinata classe dato il suo set di valori attributo, basandosi su probabilità condizionate e precedenti.</p> Signup and view all the answers

    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 impurità

    • 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.

    Studying That Suits You

    Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

    Quiz Team

    Related Documents

    Classification PDF

    Description

    Quiz sul funzionamento dell'algoritmo HUNT, strategia di suddivisione e gestione delle istanze

    More Like This

    Decision Tree Classifier Quiz
    5 questions

    Decision Tree Classifier Quiz

    ChampionZircon avatar
    ChampionZircon
    Machine Learning Algorithms Quiz
    11 questions

    Machine Learning Algorithms Quiz

    CherishedSplendor1677 avatar
    CherishedSplendor1677
    Decision Tree Classification Algorithm
    18 questions

    Decision Tree Classification Algorithm

    ShinyPalladium avatar
    ShinyPalladium
    Decision Tree Learning
    10 questions

    Decision Tree Learning

    ElatedVeena avatar
    ElatedVeena
    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser