Логический алгоритм классификации с учителем, основанный на поиске внутренних закономерностей в данных

логический алгоритм, основанный на построении дискриминантной функции для классификации объектов и извлечения правил классификации

Логический алгоритм, позволяющий сформулировать правила классификации

12. Анализируются данные о кредитных рейтингах 2464 клиентов банка (результативная переменная), пользовавшихся банковскими услугами в прошлом, а также такие данные о клиентах, как возраст (число лет), уровень дохода (низкий, средний высокий), число используемых кредитных карт (меньше 5, больше 5), уровень образования (высшее, среднее специальное) и число кредитов на покупку автомашины (нет или 1, 2 и более). Дерево решений приведено на рисунке. Какие из приведенных ниже правил являются верными?

а) Если уровень дохода низкий, то с вероятностью 82, 1% кредитный рейтинг плохой;

б) Если уровень дохода средний, то с вероятностью 86, 2% кредитный рейтинг хороший;

в) Если уровень дохода высокий и число кредитных карт менее 5, то с вероятностью 96, 9% кредитный рейтинг хороший;

Г) Если уровень дохода средний и число кредитных карт менее 5 то с вероятностью 13, 8% кредитный рейтинг плохой.

13. Может ли с помощью дерева решений решаться задача предсказания стоимости квартиры, в зависимости от ее параметров?

а) Да, может, только при использовании алгоритма CRT для построения дерева решений;

б) Нет, не может, поскольку результирующая переменная должна измеряться в номинативной шкале;

в) Да, может, поскольку интервальная переменная может быть сведена к порядковой, путем деления на интервалы;

14. Какие существуют методы остановки ветвления дерева решений в PASW?