Сравнение вероятностных характеристик алгоритмов бинарной классификации

Тема дипломной работы: Сравнение вероятностных характеристик алгоритмов бинарной классификации

Пояснительная записка 45 с., 29 рис., 1 табл., 7 источников, 2 прил.

         Целью данного дипломного проекта является разработка метода бинарной классификации.

         В качестве объекта исследования был выбран алгоритм метода опорных векторов.

         В дипломном проекте выполнены следующие задачи:

-       исследование особенностей существующих аналогов;

-       разработаны требования к системе;

-       проведенанализ и выборязыковпрограммирования и средствразработки;

-     реализованы данные для обучения и распознавания;

-     реализовано обучение на данных для обучения;

-     проведено тестирование разработанной системы.

         Для реализации дипломного проекта было выбранноIDEPyCharm,языкпрограммированияPython.

ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................... 3

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ........................................................................... 5

1.1 Необходимый функционал проекта......................................................... 5

1.2 Системные требования для работы программы...................................... 5

2 ОБОСНОВАНИЕ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМОВ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ........................................................... 6

2.1 Суть технической проблемыбинарной классификации........................... 6

2.2 Эффективность внедрения бинарной классификации............................. 6

2.3 Анализ существующих алгоритмов бинарной классификации............... 9

2.3.1 «Случайный лес».................................................................................. 10

2.3.2 Градиентный бустинг деревьев решений............................................ 12

2.3.3 Байесовский классификатор................................................................. 12

2.3.4 Дискриминантный анализ.................................................................... 14

2.3.5 Логистическая регрессия..................................................................... 14

2.3.6Метод опорных векторов...................................................................... 16

3 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ....... 18

3.1 Анализ и обоснование выбора языка программирования Python......... 18

3.2 Анализ и обоснование выбоа среды разработки PyCharm.................... 19

3.3 Обоснование выбора готовых модулей в Python.................................. 20

3.3.1 Matplotlib............................................................................................... 20

3.3.2 NumPy................................................................................................... 21

3.3.3 Pandas.................................................................................................... 21

3.3.4 Sklearn................................................................................................... 22

4 РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ...... 23

5 ТЕСТИРОВАНИЕ МЕТОДА ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ........................... 30

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................. 36

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ........................................... 37

Приложение А ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ.............................................. 38

Приложение Г ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ.................................................. 39