- •Системи підтримки прийняття рішень методичні вказівки
- •Частина 2
- •1 Задача классификации и оценка качества ее решения 4
- •2 Методи вирішення задач класифікації 15
- •3 Предобработка данных 66
- •4 Рекомендована література 75
- •1 Задача классификации и оценка качества ее решения
- •1.1 Постановка задачи
- •1.2 Методы, применяемые для решения задач классификации:
- •1.3 Геометрична інтерпретація задачі класифікації
- •1.4 Оцінка якості моделі класифікації
- •1.5 Контрольные вопросы
- •2 Лабораторная работа № 4
- •2.1 Дискриминантный анализ
- •2.2 Логистическая регрессия
- •Пример на модельных данных % Перед началом работы алгоритма задаются начальные % значения параметров.
- •2.3 Классификация на основе дерева решений
- •1. Создание дерева решений
- •2. Прогнозирование с использованием полученного дерева решений.
- •3. Сокращение дерева.
- •4. Тестирование качества классификации
- •2.4 Метод k-ближайших соседей
- •Алгоритм knn
- •Простое невзвешенное голосование
- •Взвешенное голосование
- •Пример работы алгоритма knn
- •Области применения алгоритма knn
- •2.5 Наивный байесовский классификатор
- •2.6 Метод опорных векторов
- •2.7 Задания к лабораторной работе
- •2.8 Контрольные вопросы
- •3 Лабораторная работа №5 Предобработка данных
- •3.1 Понятие предобработки данных
- •3.2 Масштабирование
- •3.3 Сокращение размерности
- •3.3.2 Какие именно признаки брать – общий подход
- •3.3 Пример задачи прогнозирования с предварительной
- •3.4 Задания к лабораторной работе
- •3.5 Контрольные вопросы
- •4 Литература
2.7 Задания к лабораторной работе
Используя файл о кредитных историях, собранный в банке - loans.txt, построить классификатор на основе
а) логистической регрессии;
б) деревьев решений
в программе Deductor. Сравнить полученные модели и оценить их качество.
Выбрать два из методов классификации:
- дискриминантный анализ;
- логистическая регрессия;
- дерево решений (только функциями MatLab);
- k-ближайших соседей
и составить программу в MatLab. Построить модель классификации на данных, приведенных ниже в заданиях 2.1 и 2.2.
Сравнить результаты с результатами, полученными с помощью функций MatLab.
Проверить качество классификации методом кросс-валидации.
Сравнить результаты с классификацией на основе нейронной сети.
Задание
2.1. Главным
управлением экономического развития
области был проведен выборочный анализ
финансового состояния хозяйствующих
субъектов, в результате которого получены
три группы промышленных предприятий:
нормально функционирующие, нуждающиеся
в финансовой поддержке и предприятия,
которые находятся в состоянии банкротства.
Выводы относительно конкретного
предприятия делались на основе анализа
коэффициента рентабельности (
),
коэффициента текущей ликвидности (
),
коэффициента обеспеченности собственными
средствами (
)
и коэффициента утраты (восстановления)
платежеспособности (
).
Таблица 2.7 - Результаты выборочного анализа финансового состояния хозяйствующих субъектов, действующих на територии области
Наименование предприятий |
|
|
|
|
|
- 1 - |
- 2 - |
- 3 - |
-4 - |
- 5 - |
|
Группа нормально функционирующих предприятий |
|||||
Г.П. «Медтехника» |
8,09 |
1,30 |
0,23 |
1,13 |
|
Завод «Гамма» |
8,09 |
1,56 |
2,36 |
1,48 |
|
ОАО «Искра» |
23,17 |
17,76 |
0,85 |
17,46 |
|
ОАО «Автозапчасти» |
2,10 |
28,78 |
0,97 |
31,02 |
|
ОАО «Видеофон» |
4,48 |
1,18 |
0,15 |
1,04 |
|
ЗАО «Гидрогаз» |
7,32 |
1,28 |
0,23 |
1,19 |
|
ЗАО «Агропродукт» |
12,00 |
1,89 |
0,47 |
1,79 |
|
ОАО «Машоборудование» |
4,45 |
7,52 |
0,87 |
7,42 |
|
Дорожные электромеханические мастерские |
2,79 |
2,00 |
0,50 |
1,69 |
|
ОАО «Преобразователь» |
1.32 |
10,02 |
0,24 |
9,46 |
|
Группа предприятий, нуждающихся в финансовой поддержке |
|||||
Завод «Радиоприбор» |
0,52 |
0,95 |
-0,033 |
0,97 |
|
Производственно-коммерческая фирма «Флаттер» |
2,84 |
0,98 |
-0,02 |
0,81 |
|
ОАО «Судоремонтный завод» |
-84,86 |
2,02 |
0,50 |
1,99 |
|
ОАО «Автодор» |
34,8 |
9,82 |
-0,22 |
0,68 |
|
ОАО «Рембыттехника» |
8,42 |
1,09 |
0,08 |
0,96 |
|
Группа предприятий, которые находятся в состоянии банкротства |
|||||
ОАО «Втормет» |
-2,13 |
0,73 |
-0,36 |
0,59 |
|
- 1 - |
- 2 - |
- 3 - |
-4 - |
- 5 - |
|
ОАО «Вэлт» |
-321,06 |
0,64 |
-1,02 |
0,72 |
|
ОАО «ЗПП» |
-48,53 |
0,97 |
-0,03 |
0,96 |
|
ОАО «Тяжэкс» |
-356,24 |
0,32 |
-2,16 |
0,37 |
|
ОАО «ЗСАК» |
-41,47 |
0,92 |
-0,09 |
0,51 |
|
Требуется, используя приведенные данные как обучающую выборку, построить модель классификации на основе одного из методов, рассмотренных выше, а затем установить принадлежность следующих предприятий к одному из трех классов, определив тем самым его финансовое состояние.
Таблица 2.8 - Показатели финансового состояния классифицируемых хозяйствующих субъектов
Наименование предприятий |
|
|
|
|
ЗАО «ЭПП-микрон» |
-5,17 |
2,97 |
-0,36 |
3,15 |
ОАО Молочный комбинат |
27,8 |
19,11 |
2,6 |
16,48 |
ООО Продовольственная компания |
0,33 |
0,79 |
-0,61 |
0,51 |
ОАО «Фруктовые воды» |
-9,19 |
-0,1 |
0,19 |
0,51 |
Задание
2.2. При
оценке эффективности деятельности
предприятий легкой промышленности были
получены два класса предприятия: с
высокой и низкой производительностью
труда. Кроме того , были выявлены факторы,
определяющие соответствующий уровень
производительности труда: 1) Доля рабочих,
занятых вручную не при машинах и
механизмах % (
);
2) Процент текучести кадров (
);
3) Коэффициент сменности по всем рабочим
(
);
4) Доля профильной продукции в общем
объеме продукции (
);
5) Электровооруженность, кВт (
);
В последней колонке приведено Модельное
значение выработки, тыс.грн. (табл. 2.9).
Опираясь на полученные результаты: 1)
проанализируйте резервы роста
производительности труда в группе
худших предприятий;
2) проведите
классификацию предприятий, представленных
в табл. 2.10.
Таблица 2.9 - Классификация предприятий по уровню производительности труда
Пред-прия-тие |
Факторы |
значение выработки, тыс.грн. |
||||
|
|
|
|
|
||
Группа предприятий с высокой производительностью труда |
||||||
1 |
34,1 |
11 |
1,47 |
93,4 |
21,3 |
69,75 |
2 |
33,7 |
12 |
1,29 |
91,7 |
32,2 |
63,89 |
3 |
23,6 |
23 |
1,17 |
95,3 |
27,8 |
60,64 |
4 |
29,6 |
12 |
1,47 |
95,3 |
22,6 |
81,62 |
5 |
25,3 |
16 |
1,44 |
96,3 |
21,9 |
81,02 |
6 |
17,9 |
27 |
1,52 |
91,1 |
27,8 |
62,53 |
7 |
29,3 |
13 |
1,62 |
94,5 |
23,5 |
83,55 |
Группа предприятий с низкой производительностью труда |
||||||
8 |
38,4 |
12 |
1,36 |
96,4 |
15,5 |
61,68 |
9 |
37,5 |
15 |
1,44 |
95,2 |
12,3 |
54,86 |
10 |
32,2 |
19 |
1,29 |
96,1 |
16,4 |
54,71 |
11 |
26,1 |
19 |
1,46 |
92,3 |
11,4 |
55,90 |
12 |
30,7 |
25 |
1,57 |
92,9 |
23,4 |
51,34 |
13 |
28,7 |
18 |
1,47 |
85,2 |
22,7 |
41,14 |
Таблица 2.10 - Характеристики предприятий, подлежащих классификации
Предпри-ятие |
Факторы |
||||
|
|
|
|
|
|
14 |
31,5 |
19 |
1,76 |
92,7 |
18,4 |
15 |
31,2 |
23 |
1,37 |
94,6 |
17,9 |
16 |
19,7 |
20 |
1,52 |
96,2 |
27,1 |
17 |
28,7 |
24 |
1,56 |
92,2 |
27,8 |
