CN2 stablo odlučivanja

Maturski, Seminarski , Maturalni i diplomski radovi iz ekonomije: menadžment, marketing, finansija, elektronskog poslovanja, internet tehnologija, biznis planovi, makroekonomija, mikroekonomija, preduzetništvo, upravljanje ljudskim resursima, carine i porezi.


CN2 stablo odlučivanja

CN2 stabla odlučivanja vrlo su moćne i popularne tehnike modeliranja za klasifikacione i predikcione probleme. Privlačnost stabla odlučivanja leži u činjenici da, u odnosu na npr. neuralne mreže nude modela podataka u 'čitljivom', razumljivom obliku - ustvari u obliku pravila. Ta pravila se lako mogu direktno interpretirati običnim jezikom, tako da se određeni primeri iz baze mogu izdvojiti korištenjem pravila generiranih stablom odlučivanja.

Za neke je probleme od ključne važnosti samo točnost klasifikacije ili predikcije modela. U takvim slučajevima čitljivost modela nije od presudne važnosti. No, u drugim situacijama upravo sposobnost interpretiranja modela 'ljudskim' jezikom je od ključne važnosti. U marketingu potrebno je npr. dobro opisati različite segmente populacije kupaca za marketinške stručnjake kako bi oni mogli organizovati efektivnu kampanju radi povećanja prometa određenih proizvoda. Dakle, generirani modeli moraju biti čitljivi za eksperte iz domene problema i oni moraju prepoznati i odobriti primenu znanja sadržanog u novim modelima. Postoji čitav niz različitih algoritama za konstruiranje stabla odlučivanja koji nude imaju ove osnovne kvalitete ove tehnike.

CN2 algoritam ima jednu urednu listu klasifikacije pravila sa primerima koji uzimaju entropiju kao heurističke pretraživače. ...

Sadržaj:

1 CN2 stablo odlučivanja 3
1.1 Ponderisana relativna tačnost – heuristička tačnost 4
2 CN2-SD algoritam za otkrivanje podgrupa 6
2.1 TheVeighted pokrivanje algoritma 6
2.2 Multiplikativni težine 6
2.3 Aditiv težine 7
2.4 Probabilističke klasifikacije 7
3 Literatura 8