Tìm thấy 15+ kết quả cho từ khóa "Mô hình cây quyết định"
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ra quyết định với thông tin không chắc chắn bằng việc ứng dụng mô hình cây quyết định. Abstract: Tổng quan về mô hình cây quyết định và thông tin không chắc chắn, giới thiệu khái niệm về cây quyết định, phân loại cây quyết định, ưu nhược điểm của cây quyết định trong việc giải quyết bài toán về phân loại, ra quyết định và phương pháp xây dựng cây quyết định.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Vì thế, việc xây dựng các mô hình phân tích, dự báo là thiết thực và mang tính thực tiễn cao trong hoạt động tín dụng ngân hàng. Mô hình lôgit. Mô hình cây quyết định. Dữ liệu hợp đồng tín dụng. Xếp hạng tín dụng;. Lịch sử giao dịch tín dụng. Xếp hạng tín dụng và cấp hạn mức ở cấp phòng giao dịch;. Phê duyệt hợp đồng tín dụng ở cấp phòng giao dịch;. Phê duyệt hợp đồng tín dụng ở cấp chi nhánh;.
310424-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Khai phá dữ liệu và Cây quyết định: khái quát về khai phá dữ liệu và các kỹ thuật khai phá dữ liệu, trình bày khái quát về cây quyết định, các thuật toán xây dựng cây quyết định. Trình bày về việc xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng trong ngân hàng sử dụng cây quyết định Luận văn nghiên cứu về mô hình cây quyết định, một thành phần quan trọng trong lý thuyết khai phá dữ liệu.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tóm lại, cho dữ liệu về các đối tượng gồm các thuộc tính cùng với lớp (classes) của nó, cây quyết định sẽ sinh ra các luật để dự đoán lớp của các dữ liệu chưa biết.. Ta hãy xét một ví dụ 1 kinh điển khác về cây quyết định. Giả sử dựa theo thời tiết mà các bạn nam sẽ quyết định đi đá bóng hay không?. Dựa vào những thông tin trên, bạn có thể xây dựng được mô hình như sau:. Mô hình cây quyết định. Entropy trong Cây quyết định (Decision Tree).
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Cây quyết định2/6 Sauđó,đểgiảiquyếtbàitoáncủaDavid,ngườitađãđưaramộtmôhìnhcâyquyếtđịnh. Cây quyết định3/6 •Cây quyết định là một mô hình hộp trắng. Điều này làm cho tacó thể tin tưởng vào mô hình.•Cây quyết định có thể xử lý tốt một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn. Cóthể dùng máy tính cá nhân để phân tích các lượng dữ liệu lớn trong một thờigian đủ ngắn để cho phép các nhà chiến lược đưa ra quyết định dựa trên phântích của cây quyết định.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Mạng nơ-ron là một ví dụ về mô hình hộp đen, do lời giải thích cho kết quả quá phức tạp để có thể hiểu được. Có thể thẩm định một mô hình bằng các kiểm tra thống kê. Điều này làm cho ta có thể tin tưởng vào mô hình. Cây quyết định có thể xử lý tốt một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn. Có thể dùng máy tính cá nhân để phân tích các lượng dữ liệu lớn trong một thời gian đủ ngắn để cho phép các nhà chiến lược đưa ra quyết định dựa trên phân tích của cây quyết định.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
BÀI 2 CÂY QUYẾT ĐỊNH (DECISION TREE) Giảng viên: TS. PHÂN LỚP DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH IV. BÀI TOÁN PHÂN LỚP • Cho một tập mẫu dữ liệu D. m, N là số mẫu dữ liệu. Từ tập mẫu dữ liệu D xây dựng một mô hình cho phép phân lớp bất kỳ mẫu dữ liệu p U = U1. PHÂN LỚP DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH 1. Cây quyết định 2. Các thuật toán xây dựng cây quyết 4. Thuật toán xây dựng cây quyết định tổng quát 5. Cây quyết định ID3 6. Cây quyết định C4.5 7. Cây quyết định CART 8. Kiểu dữ liệu của thuộc tính 9.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
BÀI 2 CÂY QUYẾT ĐỊNH (DECISION TREE) Giảng viên: TS. PHÂN LỚP DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH IV. BÀI TOÁN PHÂN LỚP • Cho một tập mẫu dữ liệu D. m, N là số mẫu dữ liệu. Từ tập mẫu dữ liệu D xây dựng một mô hình cho phép phân lớp bất kỳ mẫu dữ liệu p U = U1. PHÂN LỚP DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH 1. Cây quyết định 2. Các thuật toán xây dựng cây quyết 4. Thuật toán xây dựng cây quyết định tổng quát 5. Cây quyết định ID3 6. Cây quyết định C4.5 7. Cây quyết định CART 8. Kiểu dữ liệu của thuộc tính 9.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
(Wind=Weak) Then Play=Yes Cây quyết định dễ hiểu Việc chuẩn bị dữ liệu cho một cây quyết định là cơ bản hoặc không cần thiết Cây quyết định có thể xử lý cả dữ liệu có giá trị bằng số và dữ liệu có giá trị là tên thể loại Cây quyết định là một mô hình hộp trắng Có thể thẩm định một mô hình bằng các kiểm tra thống kê Cây quyết định có thể xử lý tốt một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn Chuyển thành luật Phân lớp, khai phá dữ liệu Tỉa cây (tỉa cây trước-cùng với dựng cây, tỉa cây sau, sai số tỉa
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bài viết này so sánh hiệu quả của hai cách tiếp cận phân loại văn bản: phân loại với giải thuật cây quyết định và phân loại với máy học vector hỗ trợ kết hợp với phân tích giá trị đơn (SVD).. Theo cả hai cách tiếp cận này, trước hết, văn bản được coi như là một tập hợp các từ. Phần tiếp theo sẽ trình bày cụ thể mô hình hóa văn bản trước khi áp dụng phân lớp theo giải thuật cây quyết định và phân lớp theo SVM..
chiasemoi.com Xem trực tuyến Tải xuống
Hình 1 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (a) Bước xây dựng mô hình phân lớp ...4. Hình 2 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (b1)Ước lượng độ chính xác của mô hình...5. Hình 3 - Quá trình phân lớp dữ liệu - (b2) Phân lớp dữ liệu mới ...5. Hình 6 - Mã giả của thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định ...14. Hình 19 - File chứa dữ liệu cần phân lớp ...40. Hình 20 - Dạng cây quyết định tạo ra từ tập dữ liệu thử nghiệm...41. Hình 25 - Ước lượng tập luật trên tập dữ liệu đào tạo ...46.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Xây dựng mô hình phân lớp bằng cách phân tích tập dữ liệu huấn luyện. Dùng mô hình trên để phân loại hay để dự đoán dữ liệu mới. Ví dụ như ngân hàng có thể dùng mô hình phân lớp đã được học từ dữ liệu của các khách hàng đang tồn tại để dự đoán độ tín nhiệm của một khách hàng mới. Điều kiện cần thiết để khai phá dữ liệu với cây quyết định là. Xác định trước các lớp : các phân loại mà các trược hợp được gán vào phải được biết trước (dữ liệu có giám sát.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình cây quyết định sau khi xây dựng. Tức là mô hình có tính tổng quát thấp, chỉ cần dữ liệu kiểm tra có thay đổi một ít so với dữ liệu học thì cây quyết định dự báo sai. Tuy nhiên độ phức tạp của việc cắt nhánh sau khi xây dựng cây rất phức tạp, sử dụng các chiến lược để ước lượng lỗi sinh ra bởi mô hình sau khi cắt nhánh.. 3.4 Mô hình Bagging (BagDT).
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PHÂN LỚP CÂY QUYẾT ĐỊNH ĐỂ TƯ VẤN ĐỊNH HƯỚNG. Phân lớp dữ liệu. Thuật toán phân lớp cây quyết định. Xây dựng bộ dữ liệu. Mô hình phân lớp cho hệ thống định hướng nghề nghiệp. 4 CSDL Cơ sở dữ liệu. 5 PLDL Phân lớp dữ liệu. Với lý do đó tôi tập trung nghiên cứu thuật toán phân lớp Cây quyết định để xây dựng mô hình định hướng chọn nghề cho học sinh THPT dựa trên dữ liệu khảo sát.. Dữ liệu khảo sát kết quả của các ngành nghề.. Nghiên cứu thuật toán phân lớp cây quyết định..
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ứng dụng cây quyết định để dự đoán chỉ số nhóm nợ hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng. Abstract: Trình bày lý thuyết về tín dụng và rủi ro tín dụng, các mô hình phân tích đánh giá rủi ro tín dụng. Nghiên cứu cây quyết định và một số thuật toán xây dựng cây quyết định. Tiến hành ứng dụng cây quyết định để dự đoán chỉ số nhóm nợ hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng. Đánh giá các kết quả đạt được khi sử dụng cây quyết định C4.5 trong dự đoán chỉ số nhóm nợ.. Cây quyết định. Quản lý rủi ro. Tín dụng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kỹ năng ra quyết định - Mô hình ra quyết định. Xác định vấn đề. Giai đoạn đầu tiên khi ra quyết định là phải nhận ra được rằng vấn đề đang tồn tại đòi hỏi một quyết định.. Trước khi bạn bắt đầu quá trình ra quyết định, hãy chắc chắn là quyết định mà bạn sắp đưa ra thật sự là quyết định mà bạn phải làm. Nếu không là như vậy thì bạn hãy để mặc vấn đề..
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Mụ tiêu riêng ủa bài Bài này đề ập về 1 dạ g Mô hình CÂY (CART) dựa theo phươ g pháp ủa Breiman, Friedman, Olshen and Stone (1984). CART là ột kiểu mô hình cây lưỡ g dụ g ( ả hồi quy và phân loại), hư g bài này hỉ áp dụ g vào ụ đí h phân loại 1 iế kết uả hị phân. Huấ lu ệ mô hình ằ g kiể hứ g chéo 3. Trích uất ội dung mô hình 4. Kiể đị h khả ă g phân loại ủa mô hình Mụ tiêu quan t ọ g hất ủa bài là: tạo ả hứ g và sự tò mò cho tất ả các ạ hưa iết đế package caret.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
ĐỀ CƯƠNG THỰC TẬP Tên đề tài : Tìm hiểu về cây quyết định (decision trees) Sinh viên: Nguyễn Hà Minh, Nguyễn Thị Huyền Ngọc – C14HTTT Mô tả sản phẩm. Tìm hiểu về cây quyết định và ứng dụng của chúng. Tìm hiểu các thuật toán huấn luyện cây quyết định. Tuần I, II - Tìm hiểu vể cây quyết định Cây quyết định là gì. Cấu tạo của một cây quyết định như thế nào. Tìm hiểu về các ứng dụng của cây quyết định trong việc giải quyết các bài toán thực tế.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thời gian huấn luyện mô hình (giây). và Poulet F.: Phân loại văn bản với BPSVM. Trần, C.Đ và Phạm N.K.: Phân loại văn bản với máy học véc tơ hỗ trợ và cây quyết định
vndoc.com Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình tổng quát quyết định mức giá bán. Từ các nội dung phân tích ở trên, chúng ta thấy rõ ràng rằng các quyết định giá có hiệu quả liên quan đến việc xem xét nhiều yếu tố và phụ thuộc vào hoàn cảnh, bất kỳ yếu tố nào cũng có thể là một căn cứ chủ yếu cho việc định giá và có những phương pháp xác định giá tương ứng.