SPRAWOZDANIE

Wykonali:

Karolina Drożdżewska

Marcin Dąbrowski

Grupa: I6B1S1

1. Lista osób wykonująca zadanie

Karolina Drożdżewska

Marcin Dąbrowski

2. Werbalny opis problemu decyzyjnego

Problem decyzyjny, którym się zajęliśmy, klasyfikuje zwierzęta ze względu na typ, biorąc pod uwagę 17 cech.

Klasy:

1 -- (41) aardvark, antylopa, niedźwiedź, dzik, bawół, cielak, cavy, gepard, jeleń, delfin, słoń, fruitbat, żyrafa, girl, kozioł, goryl, chomik, zając, leopard, lew, ryś, norka, kret, mangusta, opos, oryx, dziobak, tchórz, kucyk, morświn, puma, pussycat, szop, renifer, foka, sealion, wiewiórka, wampir , mysz polna, wallaby, wilk

2 -- (20) kurczak, krowa, gołąb, kaczka, flaming, mewa, jastrząb, kiwi, skowronek, struś, papuga, pingwin, bażant, rhea, cedzidło, wydrzyk, wróbel, łabędź, sęp, strzyżyk

3 -- (5) pitviper, wąż morski, slowworm, żółw, tuatara

4 -- (13) okoń, karp, catfish, kleń, dogfish, łupacz, śledź, szczupak, pirania, konik morski, sola, stingray, tuńczyk

5 -- (4) żaba, żaba, traszka, ropucha

6 -- (8) pchła, komar, pszczoła, mucha, biedronka, mól, termit, osa

7 -- (10) mięczak, krab, rak, homar, ośmiornica, skorpion, seawasp, ślimak, rozgwiazda, robak

Informacja o atrybutach:

1. włosy: Boolean

2. upierzenie: Boolean

3. jajka: Boolean

4. mleko: Boolean

5. latający: Boolean

6. wodny: Boolean

7. drapieżnik: Boolean

8. uzębienie: Boolean

9. kręgosłup: Boolean

10. oddychanie: Boolean

11. jadowity: Boolean

12. płetwa: Boolean

13. nogi: Numeric (warto: {0,2,4,5,6,8})

14. ogon: Boolean

15. domowy: Boolean

16. catsize: Boolean

17. typ: Numeric (liczba z przedziału [1,7])

3. Lokalizacja źródła danych:

http://www.sgi.com/tech/mlc/db/

4. Diagram Enterprise Miner

5. Model wynikowy

1. Drzewo decyzyjne

2. Równanie regresji (współczynniki modelu regresji)

Parametry prostej regresji:

Równanie prostej regresji

6. Oszacowanie w oparciu o wydzielony zbiór testowy jakości predykcji (w zależności od

zastosowanej metody)

1. Błąd klasyfikacji

Błąd klasyfikacji dla drzewa wynosi : 0,3

Błąd klasyfikacji dla regresji wynosi: 0,1

2. współczynnik determinacji

BRAK

3. błędy standardowe współczynników regresji

4. krzywe Receiver Operation Chart (Assesment Node).

7. Przedstawienie zrzutu ekranu z widoku zbioru z kolumną wyznaczającą prognozę.

DRZEWO DECYZYJNE

REGRESJA LOGISTYCZNA

---