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Proprietà dell'albero di decisione
Definizione di Russel-Norvig (2002)
Riceve in ingresso un oggetto o una situazione che descriva le proprietà del set
Restituisce una decisione
Costruzione:
- Predizione
- Classificazione Booleana
Ottimizzazione:
- La decisione è positiva o negativa
- La soluzione deriva da un cammino lungo una serie di nodi
Evoluzione:
- Le Foglie rappresentano le decisioni
- Qualsiasi funzione booleana può essere rappresentata come un albero di decisione
Applicazioni:
- Posso definire una funzione di guadagno
Conclusioni:
Vantaggi vs Svantaggi
- Semplici e di facile interpretazione
- Se addestrati correttamente sono molto precisi ed accurati
- Veloci ed efficienti
- Possibilità di combinazione con altri sistemi di classificazione
- Possibilità di diventare molto complessi se non sono ben chiare le applicazioni
A.A. 2011/2012 Zago Mattia - VR091801 - Bioinformatica Pagina 3
caratteristiche dell'insieme ConclusioniA.A. 2011/2012 Zago Mattia - VR091801 - Bioinformatica Pagina 4
PROPRIETÀ
Esempio di albero
PROPRIETÀ
PosPrediction Pos CostruzionePos Question PredictionNeg Question Neg OttimizzazioneFirst Question PredictionPosPrediction EvoluzioneNeg Question NegPrediction ApplicazioniConclusioniA.A. 2011/2012 Zago Mattia - VR091801 - Bioinformatica Pagina 5
A DLBERI DI ECISIONE Proprietà
C OSTRUZIONE
C OSTRUZIONE OTTIMIZZAZIOO
NETTIMIZZAZIONEE
VOLUZIONE EVOLUZIONE
ApplicazioniConclusioniA.A. 2011/2012 Zago Mattia - VR091801 - Bioinformatica Pagina 6
A DLBERI DI ECISIONECostruzione
IDEALMENTE UNA SOLA DOMANDA PUÒ DIVIDERE IL SET NELLE… .… NON ESISTE QUASI MAICLASSI CORRETTE MA SOLUZIONESTRATIFICARE LE DOMANDE SCEGLIENDO DI LIVELLO INLIVELLO LA DOMANDA CHE MASSIMIZZA LA SEPARABILITÀ.TRA LE CLASSIV ’ALUTAZIONE OMOGENEITÀ DELL INSIEMEENTROPIA GINI INDEX
Pagina 7 CProprietà
Ottimizzazione Evoluzione Applicazioni Conclusioni
OSTRUZIONEA.A. 2011/2012 A DLBERI DI ECISIONE
Costruzione
ENTROPIA GINI INDEX
Training Set: