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Alberi di regressione e classificazione

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2 1. Contesto e Nozioni fondamentali 4. applicare i risultati ottenuti a nuovi casi. Tra le strategie di data mining, ovvero tecniche che conducono alla soluzione di un problema, ci sono la classificazione che attribuisce una categoria, pi` u nello specificouna classe, ai datianalizzati (adesempio determinarelecarat- teristicheincampomedicochedifferenzianounpazientechehaunattaccodi cuore da uno che non lo ha) e la regressione che esprime i dati numerici me- diante un’equazione matematica dove una variabile dipendente ` e espressa in funzionedellevariabiliindipendenti(adesempio,secomevariabiledipendente si sceglie la promozione di assicurazione sulla vita(PAV) e come variabili dipendentiilsesso(S)delclienteel’assicurazionedellacartadicredito(ACC), si potrebbe scegliere un’equazione lineare del tipo PAV = aS +bACC +c con a,b,c∈R). Definizione 1.2. Un albero decisionale ` e un algoritmo di scelta di un valore discreto o continuo basato su un grafo ad albero (dove un grafo` e una coppia ordinata G = (V,E) di insiemi, con V insieme dei nodi ed E insieme degli archi, tali che gli elementi di E siano coppie di elementi di V) che effettua una operazione di data mining, in alcuni casi di semplice interpretazione e con ottimi risultati , che classifica degli oggetti in un numero finito di classi; vienedettodi“decisione”perch` eprendeininputunoggettoounasituazione descritta da un insieme di variabili, restituendo una decisione, ovvero un valore predetto di uscita per tale input. Definiamo infine un altro concetto importante e molto frequente nell’am- bito del data mining: Definizione1.3. ilMachine Learning (tradottocome“apprendimentoauto- matico”) rappresenta una delle aree fondamentali dell’intelligenza artificiale (cio` e l’abilit` a di un computer di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della menteumana)esioccupadellarealizzazionedisistemichesibasanosuosser- vazioni o esempi come dati per la sintesi di nuova conoscenza (classificazioni, generalizzazioni, riformulazioni).
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Alberi di regressione e classificazione

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Informazioni tesi

  Autore: Lucia Pasqualini
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Scienze matematiche
  Relatore: Massimo Campanino
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 66

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