Бінарна класифікація на основі поєднання теорії приблизних множин та дерев рішень

Анотація

Предмет дослідження – підвищення точності та ефективності алгоритмів класифікації за допомогою дерев рішень за рахунок інтеграції принципів теорії приблизних множин(Rough Set), математичного підходу до апроксимації множин. Мета дослідження – розробка гібридної моделі, яка об'єднує теорію приблизних множин з алгоритмами дерев рішень, тим самим вирішуючи вроджені обмеження цих алгоритмів у роботі з невизначеністю в даних. Ця інтеграція повинна суттєво покращити точність та ефективність бінарної класифікації на основі дерев рішень, роблячи їх більш стійкими до різних вхідних даних. Дослідницькі завдання включають в себе глибоке вивчення можливих синергій між теорією приблизних множин та алгоритмами дерев рішень. З цією метою ми проводимо комплексне дослідження інтеграції теорії приблизних множин у рамках алгоритмів дерев рішень. Це включає розробку моделі, яка використовує принципи та алгебраїчні інструменти теорії приблизних множин для більш ефективного відбору ознак у системах, що базуються на деревах рішень.        Модель використовує теорію приблизних множин для ефективної роботи з невизначеністю та вагомістю, що дозволяє удосконалювати та розширювати процеси відбору ознак у системах дерев рішень. Проводяться серія експериментів на різних наборах даних для демонстрації ефективності та практичності цього підходу. Ці набори даних обрані для представлення спектру складностей та невизначеностей, забезпечуючи грунтовну та ретельну оцінку можливостей моделі. Методологія використовує передові алгебраїчні інструменти теорії приблизних множин, включаючи формулювання алгебраїчних виразів та розробку нових правил та технік, для спрощення та підвищення точності процесів класифікації даних, за допомогою систем дерев рішень. Знахідки дослідження є важливими, оскільки вони свідчать про те, що інтеграція теорії приблизних множин у алгоритми дерев рішень дійсно може забезпечити більш точні та ефективні результати класифікації. Така гібридна модель демонструє значні переваги у роботі з даними з вбудованою невизначеністю, що є загальним викликом у багатьох додаткових сценаріях. Універсальність та ефективність інтегрованого підходу продемонстровано його успішним застосуванням у сферах кредитного скорингу та кібербезпеки, що підкреслює його потенціал як універсального інструмента у галузі видобутку даних та машинного навчання. Висновки показують, що інтеграція теорії приблизних множин може призвести до більш точних та ефективних результатів класифікації. Покращуючи можливість дерев рішень враховувати невизначеність та неточності в даних, дослідження відкриває нові можливості для надійного та вишуканого аналізу та інтерпретації даних у різних галузях, від охорони здоров'я до фінансів та далі. Інтеграція теорії приблизних множин та дерев рішень є важливим кроком у розвитку більш вдосконалених, ефективних та точних інструментів класифікації в епоху великих обсягів даних.