tailieunhanh - Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 2 - TS. Trần Mạnh Tuấn

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 2 Các mô hình khai phá dữ liệu trên weka cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu về phân lớp dữ liệu; Giới thiệu về phân cụm dữ liệu; Giới thiệu về luật kết hợp; Giới thiệu về hồi quy dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo! | THỰC HÀNH KHAI PHÁ DỮ LIỆU Bài 2. Các mô hình khai phá dữ liệu trên weka Giáo viên TS. Trần Mạnh Tuấn Bộ môn Hệ thống thông tin Khoa Công nghệ thông tin Email tmtuan@ Điện thoai 1 Nội dung 1 Giới thiệu về phân lớp dữ liệu 2 Giới thiệu về phân cụm dữ liệu 3 Giới thiệu về luật kết hợp 4 Giới thiệu về hồi quy dữ liệu 2 Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Mục đích để dự đoán những nhãn phân lớp cho các bộ dữ liệu mẫu mới Đầu vào một tập các mẫu dữ liệu huấn luyện với một nhãn phân lớp cho mỗi mẫu dữ liệu Đầu ra mô hình bộ phân lớp dựa trêntập huấn luyện và những nhãn phân lớp Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Các bước phân lớp dữ liệu Bước 1 Xây dựng mô hình từ tập huấn luyện Mỗi bộ mẫu dữ liệu được phân vàomột lớp được xác định trước Lớp của một bộ mẫu dữ liệu được xácđịnh bởi thuộc tính gán nhãn lớp Tập các bộ mẫu dữ liệu huấn luyện - tập huấn luyện tập huấn luyện được dùng để xây dựng mô hình Mô hình được biểu diễn bởi các phương pháp phân lớp Bước 2 Sử dụng mô hình - kiểm tra tính đúng đắn của mô hình và dùng nó để phân lớp dữ liệu mới Phân lớp cho những đối tượng mới hoặc chưa được phân lớp Đánh giá độ chính xác của mô hình lớp biết trước của một mẫu bộ dữ liệu đem kiểm tra được so sánh với kết quả thu được từ mô hình tỉ lệ chính xác phần trăm các mẫu bộ dữ liệu được phân lớp đúng bởi mô hình trong số các lần kiểm tra Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Các mô hình phân lớp dữ liệu Cây quyết định Naïve Bayes Mô hình thống kê Mạng nơ ron Mô hình SVM Mô hình KNN Các mô hình khác Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Phân lớp dữ liệu trên weka Là một chức năng của Explorer Hỗ trợ người dùng huấn luyện và kiểm chứng các mô hình phân lớp cơ bản Giới thiệu về phân lớp dữ liệu Các bước thực hiện phân lớp dữ liệu Bước 1 tại tab Preprocess chọn tập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu Bước 2 Chọn thuật toán phân lớp và xác định tham số Bước 3 Chọn kiểu test và tập dữ liệu test nếu cần Bước 4 Tiến hành phân lớp dữ liệu Bước 5 Ghi nhận và phân tích kết quả Giới thiệu về phân .