Лабораторная работа №4 ВвИТ. Введение в информационные технологии

• Название: Введение в информационные технологии
• Дата: 08.02.2023
• Размер: 19.23 Kb.
• Имя файла: Лабораторная работа №4 ВвИТ.docx
• Тип: Отчет; #925632

МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ, СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Московский технический университет связи и информатики»

Отчёт по лабораторной работе №4

по дисциплине

«Введение в информационные технологии»

Выполнил:

Проверил:

Москва, 2020 г

Ответы на вопросы практикума

Вопрос 1:

 Оцените точность базового метода ZeroR, используя перекрестную проверку с 10, 11, 12, 13, 14 и 15 кратностями.
10 – 33%

11 – 29%

12 – 32%

13 – 30,7%

14 – 28%

15 – 30%
Вопрос 2:

 Какие минимальное и максимальное значение результатов, полученных с помощью ZeroR для набора данных радужной оболочки глаза с использованием перекрестной проверки с 10, 11, 12, 13, 14 и 15 кратностями?
MIN – 28%

MAX - 33%
Вопрос 3:

 Все значения, полученные в предыдущем вопросе, были меньше или равны истинному значению точности ZeroR в 33% в этом наборе данных. Это совпадение? Почему? 
Т.к. у нас 3 одинаковых набора данных => ZeroR не может выбрать самый популярный класс, поэтому значения больше 1/3 (33%) мы не получаем

Вопрос 4:

 Какую точность вы ожидаете, не проводя эксперимента и почему (объяснить, используя цифры)?
Мы ожидаем значения точности не более 1/3 (33%), т.к. у нас все еще 3 одинаковых набора данных
Вопрос 5:

 Какая вероятность успеха ZeroR на наборе данных iris.arff , если оценивать его с помощью 150-кратной перекрестной проверки ? Сначала хорошенько подумайте об этом и объясните, а затем подтвердите свой ответ с помощью Weka.
0%, т.к. у нас всего 150 объектов (Мы разделили их на 150 частей: 149 частей на обучение и 1 на тест)

Вопрос 6:

 Как вы оцениваете работу классификатора? Попробуйте объяснить (своему партнеру, братьям и сестрам, родителям или детям), как оценивать эффективность системы обучения, если вы даже не знаете, на каких данных она будет использоваться. Сможете ли вы убедить их, почему оценивать его на данных, используемых для обучения, - это абсолютно ужасная идея?
Использование тестовой базы данных оправдано только для проверки правильности составленной базы данных. Использование тестовой базы данных для проверки работы классификатора плохое решение. Тестовая база данных явл. исключением, а по исключению мы не можем судить правила. Таким образом, использование тестовой базы данных - абсолютно ужасная идея.

Вывод

1) Мы дали ответы на вопросы практикума.