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时间:2018-12-15
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1、实用标准文案数据挖掘的第二次作业1.下表由雇员数据库的训练数据组成,数据已泛化。例如,年龄“31…35”表示31到35的之间。对于给定的行,count表示department,status,age和salary在该行上具有给定值的元组数。status是类标号属性。departmentstatusagesalarycountsalessenior31...3546K...50K30salesjunior26...3026K...30K40salesjunior31...3531K...35K40systemsjuni
2、or21...2546K...50K20systemssenior31...3566K...70K5systemsjunior26...3046K...50K3systemssenior41...4566K...70K3marketingsenior36...4046K...50K10marketingjunior31...3541K...45K4secretarysenior46...5036K...40K4secretaryjunior26...3026K...30K61)如何修改基本决策树算法,以便考虑每个广
3、义数据元组(即每个行)的count。Status分为2个部分:Department分为4个部分:Senior共计52Sales共计110Junior共计113Systems共计31Marketing共计14Secretary共计10Age分为6个部分:Salary分为6各部分:21…25共计2026K…30K共计4626…30共计4931K…35K共计4031…35共计7936K…40K共计436…40共计1041K…45K共计441…45共计346K…50K共计6346…50共计466K…70K共计8 − −
4、 ‴㔶⸸ =−log−−log−= Ǥ 位 − − − − − − ‴㔶⸸ ࢋ ࢇ ࢋࢇ=− −log−−log− −log−−log− − − 精彩文档实用标准文案 −− −log−−log− −log−−log−= Ǥ 位 − − 㤠‴ ࢋ ࢇ ࢋ‴ࢇ= ‴㔶⸸ − ‴㔶⸸ ࢋ ࢇ ࢋ‴ࢇ=Ǥ 位− − −
5、 ‴㔶⸸ ࢋ=− −log−−log− −log−−log− − − − − − − − −log−−log− −log−−log− −log−−log− − − − −log−−log−= Ǥ 位 㤠‴ ࢋ= ‴㔶⸸ − ‴㔶⸸ ࢋ=Ǥ 位 − − − ‴㔶⸸ =− −log−−log− −log−−log− −
6、− − − − − − − −log−−log− −log−−log− −log−−log−= Ǥ − − − − − − − 位 㤠‴ = ‴㔶⸸ − ‴㔶⸸ =ǤǤ位由以上的计算知按信息增益从大到小对属性排列依次为:salary、age、department,所以定salary作为第一层,之后剩下的数据如下:departmentstatusagesalarycountsalessenior31...354
7、6K...50K30systemsjunior21...2546K...50K20systemsjunior26...3046K...50K3marketingsenior36...4046K...50K10由这个表可知department和age的信息增益将都为0。所以第二层可以为age也可以为department。2)构造给定数据的决策树。由上一小问的计算所构造的决策树如下:精彩文档实用标准文案Salary26K:30K66K:70KJunior31K:35K36K:40KSenior41K:45K46K:50
8、KJuniorSeniorJuniorAge21:2526:3036:4031:35JuniorJuniorSeniorSenior3)给定一个数据元组,它在属性department,age和salary上的值分别为“systems”,“26...30”和“46...50K”。该元组status的朴素贝叶斯分类结果是什么?P(status=senior)=5
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