1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirish

Fisher mezoni (Fisher score). Odatda binar klassifikatsiya masalalarida qo’llaniladi. Fisher munosabati (Fisher ratio, FiR) har bir sinf uchun alomatning o’rtacha qiymatlari o’rtasidagi masofani ularning dispersiyasiga bo’lish ko’rinishida aniqlanadi:

usuli klassikatsiya masalalarida ishlatiladi va alomatlarning maqsad o’zgaruvchilar sinfi bilan bo’gliqligini baholaydi. Usulda ikkita kategorial o’zgaruvchilarning kuzatiladigan va kutilgan chastotalari orasida ahamiyatli farqlanish bor-yo’qligi tekshiriladi. Shunday qilib, ikkita o’zgaruvchi orasida bog’lanish yo’qligi haqidagi nol gipotezasi tekshiriladi.

Korrelyatsiya koeffitsienti.
Korrelyatsiya – bu ikkita va undan ortiq o’zgaruvchilarni chiziqli bog’liqligi o’lchami. Uning yordamida bir o’zgaruvchini ikkinchisi orqali prognoz qilishimiz mumkin. Ushbu usulni qo’llanishidan maqsad maqsad o’zgauvchi bilan kuchli korrelatsiya qiladigan “yaxshi” o’zgaruvchilarni aniqlashdir. Shuni qayd etish kerakki, o’zgaruvchilar maqsad ko’ratgich bilan korrelatsiya qilgan holda boshqa o’zgaruvchilar bilan korrelatsiya qilmasligi kerak bo’ladi.

2. O'rash usullari (wrapper methods)

Ushbu usullarning o’ziga xosligi – turli mumkin bo’lgan alomatlar to’plam ostilarini izlash va ular sifatini model orqali “o’tkazish” yordamida baholash. Bu turkum usullar ochko’z algoritmlar hisoblanadi – aniqlangan mezon bo’yicha funksiyalarning mumkin bo’lgan barcha kombinatsiyalarini baholab chiqadi. O’rash usullari filtrlash usullariga nisbatan yuqori prognozlash aniqligiga ega hisoblanadi.



Alomatlani to’g’ridan-to’g’ri saralash. Usulda maqsadga nisbatan eng samarali bo’lgan o’zgaruvchidan ish boshlanadi. Keyinchalik, birinchi bilan yana yuqori samara beruvchi boshqa o’zgaruvchi olinadi. Ushbu jarayon berilgan mezonga erishilmaguncha davom etadi.
Alomatlarni ketma-ket saralash. Bu usul alomatlani to’g’ridan-to’g’ri saralash usuliga teskari ravishda ishlaydi. Mumkin bo’lgan funksiyalar asosida model quriladi. Keyinchalik, modeldagi baholash o’lchamiga eng yaxshi qiymat beruvchi o’zgaruvchi tanlanadi. Ushbu jarayon berilgan mezonga erishilmaguncha davom etadi.