Implementacija i vrednovanje algoritma za izgradnju stabla odluke C4.5

Sažetak na hrvatskom: U ovom radu iznesen je osnovni princip rada algoritma stabla odluke te su objašnjeni ključni koncepti koji se koriste pri izgradnji uspješnog stabla odluke na razini algorimta ID3. Na to je prezentiran i niz nadogradnji koji je implementiran u njegovom nasljedniku, algoritmu C4...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:49004/Details
Glavni autor: Kiseljak, Luka (-)
Ostali autori: Jović, Alan (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, L. Kiseljak, 2018.
Predmet:
LEADER 02513na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6149 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Kiseljak, Luka 
245 1 0 |a Implementacija i vrednovanje algoritma za izgradnju stabla odluke C4.5 :  |b završni rad /  |c Luka Kiseljak ; [mentor Alan Jović]. 
246 1 |a Implementation and evaluation of C4.5 decision tree algorithm  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b L. Kiseljak,  |c 2018. 
300 |a 33 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2018-06-15, datum završetka: 2018-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U ovom radu iznesen je osnovni princip rada algoritma stabla odluke te su objašnjeni ključni koncepti koji se koriste pri izgradnji uspješnog stabla odluke na razini algorimta ID3. Na to je prezentiran i niz nadogradnji koji je implementiran u njegovom nasljedniku, algoritmu C4.5, koje uključuju rad s numeričkim atributima, nošenje s nepoznatim vrijednostima te postupke koji povećavaju općenitost stabla poput prestanka grananja prije nego su svi atributi poznati i podrezivanje. Opisana je i testirana ponuđena implementacija na dva skupa podataka koji su dali dobar uvid u sposobnosti implementiranog rješenja. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: Contains basic principle behind decision tree algorithm as well as an introduction to key concepts used when building a successful decision tree on level of ID3 algorithm. On top of that a series of enhancements are presented that are implemented in its succesor, C4.5 algorithm. These include working with numerical values, handling unknown data and various procedures used to generalize trees, such as pruning and stoping tree development earlier than when all attributes are used up. A description and a comperhensive test of the developed implementation is also included giving a good insight in the capabilites of the provided solution. 
653 1 |a Umjetna inteligencija  |a problem klasifikacije  |a strojno učenje  |a stabla odluke  |a ID3  |a C4.5  |a vrednovanje klasifikatora  |a točnost  |a preciznost  |a osjetljivost  |a F1 mjera 
653 1 |a Artificial intelligence  |a classification problem  |a machine learning  |a decision tree  |a ID3  |a C4.5  |a classifier evaluation  |a accuracy  |a precision  |a recall  |a F1 measure 
700 1 |a Jović, Alan  |4 ths 
942 |c Z 
999 |c 49004  |d 49004