Qismiy pretsedentli tanib oluvchi algoritmning pogʻonalari.
1. Moslik qoidalarning berilishi (aniqlanishi). Moslik qoidalari sifatida boʻsagʻali simmetrik, boʻsagʻali nosimmetrik, chiziqli va mantiqiy moslik qoidalarini keltirish mumkin [1].
2. Yetarli oddiy mantiqiy klassifikatorlarning informativligini hisoblash usullarining berilishi. Har bir EOMK oʻzining shaxsiy xossalariga ega boʻlib, ular qatoriga ishonchlilik, turgʻunlik, muhimlilik kabilar ham kiradi. Bu xossalar OMKning informativligini hisoblash formulasining tarkiblari sifatida qaraladi [1].
OMKning informativlik qiymati deganda obyektlarning alohida sinflarga qarashliligini baholashda va obyektlarni tanib olish algoritmlarining sifati tushuniladi.
Quyida OMKlarning informativligini hisoblashning ba’zi hollarini keltiramiz:
a) EOMKlarning statistik informativligi. Umumiy holda aniqlanadi. Bu yerda - EOMKning shaxsiy toʻplam osti boʻlib , - toʻplamning quvvati, - toʻplamning quvvati.
OMK ning informativligini quyidagicha hisoblash mumkin:
1) ; 2) ,
bu yerda - ( )- berilgan son.
3. Informativligini hisoblashga asoslanib ETdan yetarli oddiy mantiqiy klassifikatorlarni topish algoritmi. Eng katta informativlik mezoniga ega boʻlgan EOMKlarni izlovchi algoritm - belgilarni birma-bir tekshirishga asoslanadi. Biroq, bunday algoritmlar operatsiyalarning koʻpligi sababli amaliy jihatdan samarasiz. Shuning uchun belgilarni birma - bir tekshirishga asoslangan algoritmlarni oʻrniga boshqa usullardan foydalanish zarurati tugʻiladi. Quyida biz shunday algoritmlarni qaraymiz va aniq misollar keltiramiz [1].
4. Tayanch toʻplam asosida obyektlarni sinflarga qarashliligini baholi hisoblash usullarining berilishi. Faraz qilaylik, - EOMKlar toʻplami boʻlib, .
Ushbu pogʻonada obyektlarning ( yoki ) sinflarga qarashliligini aniqlovchi arifmetik vektorning baholi qiymati hisoblanadi.
Bunga misollar sifatida:
1)
2) ;
3) ;
4) .
1) va 2) formulalarda barcha EOMKning informativligi 1 ga teng boʻlganda quyidagi koʻrinishda boʻladi
Do'stlaringiz bilan baham: |
