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Alberi di regressione e classificazione

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1.2 La classificazione 3 Gli algoritmi di apprendimento automatico sono divisi in tre principali tipologie: 1. apprendimento supervisionato: costruzione di modelli di classificazione o regressione a partire da dati di origine nota; 2. apprendimento non supervisionato: costruzione di modelli con osser- vazioni non preclassificate; 3. apprendimento con rinforzo: realizzazione di algoritmi che si adattano alle mutazioni dell’ambiente. Nei prossimi capitoli si andranno a studiare alberi, che possono essere di classificazioneodiregressione, asecondadellastrategiadidataminingusata e che costituiscono un algoritmo di apprendimento supervisionato. 1.2 La classificazione Prendiamo un esempio dal libro ClassificationandRegressionTrees di “Breiman,Freidman,Olshen,Stone”: all’Universit` a della California, al San Diego Medical Center, quando si presentava un paziente con probabile attac- co di cuore vennivano misurati 19 parametri, tra i quali, ad esempio, et` a e pressione sangiugna, considerati indispensabili per studiare la condizione del paziente. L’obiettivo degli studi medici era quello di sviluppare un metodo che identificasse pazienti ad alto rischio (cio` e quelli che non sarebbero so- pravvissuti pi` u di 30 giorni) sulla base dei dati raccolti nelle prime 24 ore. La figura sotto riportata mostra un albero di classificazione che fu prodotto in tale studio medico. La lettera G indica un paziente ad alto rischio, la lettera F un paziente a basso rischio. Il problema della classificazione` e analogo al problema di diagnosi medica appena illustrato. Le misure, in ogni problema, vengono eseguite su casi(un esempio sono i 19 parametri misurati su un paziente). Basati su queste misure, si vuole capire in quale classe si deve collocare il nostro caso (ad
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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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