Quiz su Algoritmo HUNT
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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.

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