Оценка условий формируемых правил

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 6Следующая ⇒

Осуществляя поиск условий для формируемых продукционных правил необходимо оценивать формируемые условия, оценивая их в качестве правил. В алгоритме ABCN2 оценка качества (на сколько правильно правило распознает примеры) осуществляется методом m-оценок. Правила в методе m-оценки оцениваются с помощью формулы:

= ,

где s -количество положительных (правильно распознанных) примеров покрытых правилом, m -параметр метода, n -общее кол-во покрытых примеров, pa-априорная вероятность. При m =0 функция оценки приводится к виду функции частотной оценки. Приведем пример оценки правил на примере игры в гольф. В таблице 2.2 представлено обучающее множество.

Таблица 2.2. Обучающеемножество

Пусть из первого примера (Прогноз погоды = Солнечно, Температура = 29, Влажность = 85, Ветер = false,Играть ли в гольф = Играть) получили два правила с помощью алгоритма ABCN2: {Если Прогноз погоды = Солнечно то Играть, Если Ветер = false то играть}. Но при классификации с помощью данных правил возникают противоречия. Поэтому зададим аргументы: значение атрибутов Прогноз погоды (Солнечно) и Ветер(false) - аргументы, определяющие принадлежность, примера классу - Играть. Тогда для правила {Если Прогноз погоды = Солнечно то Играть} значения параметров для функции оценки будут:

· n =5-количество примеров покрываемых правилом,

· s =2-количество примеров с классом Играть (положительный пример),

· =5/14-отношение количества примеров со значением данного атрибута к общему числу примеров.

Для правила { Если Ветер = false то играть} параметры:

· n =8-количество примеров покрываемых правилом,

· s =6-количество примеров с классом Играть (положительный пример),

· =7/14-отношение количества примеров со значением атрибута к общему числу примеров.

В табл.2.3 приведены значения оценочной функции для правил с различным значением параметра m.

Таблица 2.3 Список значений оценочной функции для различных m.

Исходя из полученных результатов, можно утверждать, что правило {Если Ветер = false то играть} является лучшим среди двух правил.

Оценка аргументов в алгоритме ABCN2 происходит точно таким же способом, как и оценка правил. Из аргумента формируется правило, где условие у правила – аргумент. К примеру, в рассмотренном выше примере аргументы:

{ Прогноз погоды = Солнечно и Ветер = false}. Исходя из этого, оценка аргументов равносильна оценке правил: {Если Прогноз погоды = Солнечно то Играть, Если Ветер = false то играть}.

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Организация работы процедурного кабинета

Области применения синхронных машин

Оптимизация по Винеру и Калману