Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
| Nowa wersja | Poprzednia wersja | ||
|
pl:prolog:prolog_lab:learn_dtrees [2013/01/20 20:34] gjn utworzono |
pl:prolog:prolog_lab:learn_dtrees [2019/06/27 15:50] (aktualna) |
||
|---|---|---|---|
| Linia 34: | Linia 34: | ||
| * Zmień algorytm budujący //Decision Tree Options->Splitting functions// | * Zmień algorytm budujący //Decision Tree Options->Splitting functions// | ||
| * Porównaj wyniki dla innych algorytmów | * Porównaj wyniki dla innych algorytmów | ||
| + | |||
| + | ==== Klasyfikacja programów i ręczne budowanie drzewa ==== | ||
| + | * Załaduj przykład //Likes TV// | ||
| + | * Obejrzyj przykłady. | ||
| + | * Zbuduj automatycznie drzewo wybranym algorytmem i obejrzyj wyniki. | ||
| + | * Zdefiniuj przykłady testowe: //View/Edit examples// | ||
| + | * Dokonaj klasyfikacji: //Test examples// | ||
| + | * Spróbuj przenieść wybrane elementy zbioru uczącego do przykładów testowych - jak to wpływa na strukturę budowanego drzewa? | ||
| + | |||
| + | * Następnie usuń drzewo //Reset graph// | ||
| + | * Spróbuj dokonać ręcznej konstrukcji drzewa, wybierając opcję //Split node// -> zwróć uwagę na parametry osiągane przy rozgałęzianiu z użyciem różnych atrybutów. | ||
| + | * Porównaj kilka otrzymanych drzew i to jak klasyfikuję dane, w porównaniu do tego, które jest budowane automatycznie. | ||
| + | |||
| + | ==== Rozbudowane przykłady ==== | ||
| + | * Obejrzyj pozostałe przykłady zbiorów danych | ||
| + | * W wybranych z nich rozbuduj zbiór uczący i obserwuj wyniki. | ||
| + | * Spróbuj przenieść wybrane elementy zbioru uczącego do przykładów testowych - jak to wpływa na strukturę budowanego drzewa? | ||
| + | * Dokonaj modyfikacji wybranego przykładu | ||
| + | |||
| + | * Wzorując się wybranym przykładem, np. //Likes TV// lub //Classification of animals// spróbuj zbudować własny używając różnego typu atrybutów, tj. boolowskich, symbolicznych i numerycznych. | ||
| + | |||
| + | ==== DT a NN ==== | ||
| + | * Uruchom równocześnie program do budowy [[neural|sieci neuronowych]] | ||
| + | * Spróbuj załadować te same przykłady do obu programów. | ||
| + | * Porównaj klasyfikację. | ||
| + | * Spróbuj dokonać podobnych modyfikacji w zbiorach uczących i porównaj wyniki. | ||
