Áp dụng các phương pháp phân lớp (Classification) trên tập dữ liệu Mushroom

Trong bài viết này, ta sẽ áp dụng các phương pháp phân lớp (classification) lên tập dữ liệu Mushroom. Đây là tập dữ liệu mô tả các đặc tính vật lý của nấm, cùng với nhãn phân loại có độc hoặc ăn được. Các thuật toán được sử dụng gồm Naive Bayes, Nearest neighbor, ID3, J48. Để dễ tiếp cận, các phương pháp được thực hiện với Weka.

Mushroom

Tập dữ liệu: mushroom
Địa chỉ: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/mushroom/agaricus-lepiota.data
Mô tả: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/mushroom/agaricus-lepiota.names
Github: https://github.com/ongxuanhong/Applying-Classifiers-on-Mushroom-dataset/

Advertisement

Đánh giá mô hình (Model evaluation)

Trong thực tế, ta cần áp dụng nhiều thuật toán Machine learning để chọn ra được mô hình phù hợp nhất cho bài toán của mình. Vấn đề đặt ra, làm thế nào để đánh giá và chọn ra các mô hình. Ngoài thuật toán học máy, sự thực thi của mô hình có thể phụ thuộc vào các yếu tố khác như sự phân bố của các lớp, chi phí phân loại sai, kích thước của tập huấn luyện và tập thử nghiệm, độ đo thực thi. Trong bài viết này, ta sẽ đánh giá thực thi: tập trung vào khả năng dự đoán của mô hình hơn là tốc độ phân loại hay xây dựng mô hình, khả năng co giãn.