Transcript Metoda resubstytucji

Eksperymentalna ocena jakości
rozpoznawania
Na podstawie zbioru testowego

Metoda resubstytucji

Metoda wydzielania

Metoda usuwania

Metoda rotacji

Metoda empirycznego uzupełnienia
Metoda resubstytucji


zbiór uczący po zakończeniu nauki pełni rolę
zbioru testowego
oszacowanie błędu „optymistycznie obciążone”
Metoda wydzielania



zbiór danych jest losowo dzielony na dwie
części (pierwsza stanowi zbiór uczący, druga
zbiór testowy)
znaczące zmniejszenie rozmiaru zbioru
uczącego
oszacowanie błędu „pesymistycznie obciążone”
Metoda usuwania




jeżeli w zbiorze danych jest m przykładów, to uczenie
odbywa się na podstawie m-1 przykładów ze zbioru
danych a brakujący obiekt tworzy zbiór testujący
procedura powtarzana jest m razy, zmieniając za
każdym razem eliminowany obiekt ze zbioru uczącego
nieobciążony estymator prawdopodobieństwa błędnej
klasyfikacji
duża złożoność obliczeniowa
Metoda rotacji
(walidacji krzyżowej)

modyfikacja metody usuwania

zbiór danych podzielony na k podzbiorów


uczenie odbywa się na podstawie przykładów z k-1
podzbiorów a podzbiór, który nie bierze udziału w
uczeniu tworzy zbiór testujący
procedura powtarzana jest k razy, zmieniając za
każdym razem podzbiór do testowania
Metoda empirycznego
uzupełnienia


na podstawie zbioru danych szacuje się
prawdopodobieństwa a priori klas i warunkowe
gęstości cech w klasach
zbiór testowy jest losowany według
oszacowanych rozkładów