TAILIEUCHUNG - INTRODUCTION TO KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING - CHAPTER 7

Evaluation of discovered knowledge - Mục tiêu của phân loại học tập từ dữ liệu mẫu để phân loại và dự đoán thành công trên các dữ liệu mới. Các biện pháp được sử dụng phổ biến nhất của sự thành công hay thất bại là tỷ lệ lỗi của một phân loại. Mỗi lần phân loại được trình bày với một trường hợp, nó làm cho một quyết định về các lớp học thích hợp đối với trường hợp một. Đôi khi nó là đúng, đôi khi nó là sai. Tỷ lệ lỗi thật sự là thống kê. | Chapter 7 Evaluation of discovered knowledge The objective of learning classifications from sample data is to classify and predict successfully on new data. The most commonly used measure of success or failure is a classifier s error rate. Each time a classifier is presented with a case it makes a decision about the appropriate class for a case. Sometimes it is right sometimes it is wrong. The true error rate is statistically defined as the error rate of the classifier on an asymptotically large number of new cases that converge in the limit to the actual population distribution. As noted in Equation an empirical error rate can be defined as the ratio of the number of errors to the number of cases examined. number of errors error rate - -------- number of cases If we were given an unlimited number of cases the true error rate would be readily computed as the number of samples approached infinity. In the real world the number of samples available is always finite and typically relatively small. The major question is then whether it is possible to extrapolate from empirical error rates calculated from small sample results to the true error rate. It turns out that there are a number of ways of presenting sample cases to the classifier to get better estimates of the true error rate. Some techniques are much better than others. In statistical terms some estimators of the true error rate are considered biased. They tend to estimate too low . on the optimistic side or too high . on the pessimistic side. In this chapter we will review the techniques that give the best estimates of the true error rate and consider some of the factors that can produce poor estimates of performance. 7. 1 What Is an Error An error is simply a misclassification the classifier is presented a case and it classifies the case incorrectly. If all errors are of equal importance a single-error rate calculated as in Equation summarizes the overall performance of a classifier. However

• Cơ sở dữ liệu
• kiến thức dữ liệu
• khai thác dữ liệu
• xử lý dữ liệu
• chất lượng dữ liệu
• dữ liệu biến đổi
• Quản trị dữ liệu
• Dịch vụ dữ liệu nghiên cứu
• Kỹ năng về quản trị dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Hệ cơ sở dữ liệu
• Bài giảng hệ cơ sở dữ liệu
• Lý thuyết cơ sở dữ liệu
• Kiến thức cơ sở dữ liệu
• Hệ xử lý tập tin
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Tìm hiểu cơ sở dữ liệu
• Giáo trình cơ sở dữ liệu
• hệ thống dữ liệu
• tổ chức cơ sơ dữ liệu
• thiết kế cơ sơ dữ liệu
• Mô hình hóa dữ liệu
• Quản trị giao dịch
• Quy trình thiết kế cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu đất đai
• Cơ sở dữ liệu đất đai
• Quản lý dữ liệu theo dạng tập tin
• Hình thức quản lý dữ liệu
• Kiến trúc cơ sở dữ liệu
• xử lý thông tin
• MySQL
• cơ sở dữ liệu căn bản
• mô hình bài toán thực tế
• kiểu dữ liệu trừa tượng
• cấu trúc dữ liệu
• bài toán đồ thị
• một số bài toán trên đồ thị
• giáo trình dữ liệu
• phân tích thiết kế hệ thống
• cơ sở dữ liệu vật lý
• phương thức lưu trữ dữ liệu
• kiến trúc dữ liệu
• kiến trúc kho
• kho dữ liệu
• mô hình dữ liệu
• Siêu Dữ liệu
• Phương thức kho dữ liệu
• Bài giảng Các hệ cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc lưu trữ
• Phương thức truy xuất
• Tổ chức vật lý của SQL Server
• Kiến trúc SQL Server
• Chương trình đào tạo thạc sĩ
• Ngành Hệ thống thông tin
• Kiến thức lý thuyết các hệ phân tán
• Kiến thức khai phá dữ liệu
• Mạng máy tính