Xem mẫu
- PHẦN I: Cài Đặc Hệ Thống Nhận Dạng Dưới Cấu Trúc Cây Nhị Phân Nhị Biến
Bước 1: Tải dữ liệu vào bộ nhớ (0.5đ)
load fisheriris
Bước 2: Đưa dữ liệu thông tin đầu vào vào 2 biến data và label, data là
dữ liệu thông tin gồm chiều rộng và chiều dài con cá, còn label là dữ
liệu nhãn (1đ)
data = meas(:,1:2);
label = categorical(species);
Bước 3: Đưa dữ liệu data và label vào máy học, cài đặc giải thuật CART
4.5 dưới dạng cây nhị phân nhị biến để tạo ra mô hình model (1đ)
model = fitctree(data, label);
Hàm cài đặc giải thuật CART 4.5 (1đ)
gscatter(data(:,1),data(:,2),species,'rgb','osd'); Là hàm máy học dành
cho sắp xếp
gscatter(xx1(:),xx2(:), predictedspecies,'rgb'); Là hàm máy học dành cho
hồi quy
Bước 4: Khởi tạo dữ liệu ca_thu với kích thước là 23 35 (0.5đ)
ca_thu = [23 35];
Bước 5: Đưa dữ liệu thử ca_thu vào trong mô hình để trả ra kết quả dự
đoán result (1đ)
result = predict(model, ca_thu);
Bước 6: Hiển thị mô hình dưới dạng cây nhị phân nhị biến (1đ)
view(model, 'Mode','graph');
Phần II: Duyệt cấu trúc cây nhị phân nhị biến
Câu 1: Giả sử mất điện bạn phải phân biệt các thu được bằng tay. Giả sử
con các mua được có kích thước 40 và 50
lần lược là chiều rộng và chiều dài. Hãy duyệt bằng tay sơ đồ và ghi lại
qu trình xác nhận con các đó thuộc loại nào (1đ)
Bài làm
Theo đề bài ta có:
x1 = 40
- x2 = 50
Tại nút gốc ta thấy điều kiện x1 < 5.45 và x1 >= 5.45 => Ta duyệt nhánh phải của nút đang xét (vì
x1 = 40)
Tại nhánh đang xét ta thấy điều kiện x1 < 6.15 và x1 >= 6.15 => Ta duyệt nhánh phải của nút đang
xet (vì x1 = 40)
Tại nhánh đang xét ta thấy điều kiện x1 < 7.05 và x1 >= 7.05 => Ta duyệt nhánh phải của nút đang
xet (vì x1 = 40)
Kết quả cuối cùng là Virginica
Câu 2: Kiểm tra giống cá đó thông qua cài đặc trên máy tính sau khi hệ thống có điện trở lại
(1đ)
%Khởi tạo cá mua ngoài chợ
ca_mua_ngoai_cho = [40 50];
%Đưa cá mua ngoài chợ vào mô hình để trả kết quả dự đoán
ketqua = predict(model, ca_mua_ngoai_cho);
%Hiển thị kết quả
disp(ketqua);
virginica
Câu 3: B ằng cách duy ệt s ơ đồ, d ự đoán kích th ước c ủa nhóm con cá Setosa? Ghi rõ s ơ đồ
duy ệt c ấy để có h ệ đi ều ki ện, ghi rõ đi ều ki ện c ủa nhóm cá Setosa (1đ)
Bài làm
Đi ều ki ện để duy ệt được nhóm cá Setosa là:
1. x1 < 5.45 & x2 >= 2.8 => Setosa
2. x1 >= 5.45 & x1 < 6.15 & x2 >= 3.45 => Setosa
Câu 4: Bằng cách duyệt sơ đồ, dự đoán kích thước của nhóm con cá Versicolor? Ghi rõ sơ
đồ duyệt cấy để có hệ điều kiện, ghi rõ điều kiện của nhóm cá Versicolor (1đ)
Bài làm
Điều kiện để duyệt được nhóm cá Versicolor là:
1. x1 < 5.45 & x2 < 2.8 => Versicolor
2. x1 >= 5.45 & x1 < 6.15 & x2 < 3.45 & x1 < 5.75 => Versicolor
3. x1 >= 5.45 & x1 < 6.15 & x2 < 3.45 & x1 >= 5.75 & x2 < 3.1 & x2 < 2.95 =>
Versicolor
4. x1 >= 5.45 & x1 < 6.15 & x2 < 3.45 & x1 >= 5.75 & x2 >= 3.1 => Versicolor
5. x1 >= 5.45 & x1 >= 6.15 & x1 < 7.05 & x2 < 2.4 => Versicolor
- 6. x1 >= 5.45 & x1 >= 6.15 & x1 < 7.05 & x2 >= 2.4 & x1 < 6.95 & x2 = 2.85 => Versicolor
7. x1 >= 5.45 & x1 >= 6.15 & x1 < 7.05 & x2 >= 2.4 & x1 < 6.95 & x2 = 6.55 & x1 < 6.65 => Versicolor
8. x1 >= 5.45 & x1 >= 6.15 & x1 < 7.05 & x2 >= 2.4 & x1 < 6.95 & x2 = 6.55 & x1 >= 6.65 & x2 >= 2.65 & x2 < 2.9 => Versicolor
9. x1 >= 5.45 & x1 >= 6.15 & x1 < 7.05 & x2 >= 2.4 & x1 >= 6.95 => Versicolor
nguon tai.lieu . vn
