Post on 04-Jul-2015
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Árboles Basados en la Inducción
• Modelo de predicción utilizado en la
inteligencia artificial
• Dada una base de datos se construyen
diagramas de construcciones lógicas, que
representan y categorizan una serie de
condiciones que ocurren de forma
sucesiva
Arboles de decisión
Construcción de Árboles
ID3
ID3
• Entropía.
• Ganancia.
• Promedio de pesos.
• Recursivo
ID3
ID3
• Trata de construir un árbol que discrimine de
entre casos “positivos” y casos “negativos”.
Hair Length <= 5?
yes no
Entropía
• Incertidumbre que hay en un sistema. Ante
una cierta situación, la probabilidad de que
ocurra cada uno de los posibles resultados.
0000000 0
101011010 ?
Ganancia
• Permite medir la información proporcionada
por un atributo.
• Que tanto influye ese atributo.
Fórmulas• Entropía
• Promedio de pesos
• Ganancia
Person Hair Length
Weight Age Class
Homer 0” 250 36 M
Marge 10” 150 34 F
Bart 2” 90 10 M
Lisa 6” 78 8 F
Maggie 4” 20 1 F
Abe 1” 170 70 M
Selma 8” 160 41 F
Otto 10” 180 38 M
Krusty 6” 200 45 M
Hair Length <= 5?
yes no
Entropy(4F,5M) = -(4/9)*ln(4/9)/ln2 - (5/9)*ln(5/9)/ln2
= 0.9911
G(Hair Length <= 5) = 0.9911 – (4/9 * 0.8113 + 5/9 * 0.9710 ) = 0.0911
ID3
entropia();
entropy();
valoresIguales();
Pos();
posiciones();
Cortador();
metodoUno();
busqueda();
Atributos();
pMaxima();
Ganancia();
CapturaMouseMoved();
CapturaMouseExited();
GuardadMouseExited();
GuardarMouseMoved();
GuardarActionPerformed();
Item_GuardarActionPerformed();
Item_SalirActionPerformed();
formWindowOpened();
Guardar();
leerInterface();
Validarregistro();
escribirRegistro();
cargarArchivo();
leerArchivo();
Interfaz
Algoritmo
• Basado en LinkedList (Listas)
General
Humedad
N P
P Viento
N P
alta normal
asoleado nublado lluvioso
nosi