Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Кричевский М.Л. - 111 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

111

A10 = f

> class – [0.667]

Каждое правило определяется такими фрагментами:

– номер правила;

– статистики (n, lift x) или (n/m, lift x), где n – число обучающихся

объектов, перекрывающихся данным классом; m – число объектов,

не принадлежащих классу, предсказанному правилом; точность пра"

вила определяется отношением (n – m + 1) / (n + 2); lift x – частное от

деления точности правила на относительную частоту предсказанно"

го класса в обучающей выборке;

– одно или больше условий, входящих в состав правила;

– класс, предсказанный правилом;

– величина, принимающая значения от 0 до 1, которая выражает

степень доверия к правилу.

Кроме получения правил, можно оценить величину ошибочной

классификации, которая представляется в таком виде:

Evaluation on training data (200 cases):

(a) (b) <classified as

148 5 (a): class +

16 31 (b): class –

Рис. 2.25