Xizmat ko’rsatishni rad etish

Algoritm regressiya

Berilgan qurish va bashorat qilish algoritmlaridan farqli o'laroq parametrlari ustida asos biroz daraxtlar, vazifa regressiya o'z ichiga oladi ichida tiklanish davomiy funktsiyalari unga ko'ra qiymatlar:

E ⁽ 𝑦 ^| 𝑥 ⁾ = 𝑓 ⁽ 𝑥 ⁾ . (2.10)

Vazifa regressiya, nisbatan aniqlash DDoS hujumlar, tuzilgan Keyingi yo'l. Namuna parametrlari qiymatlar regressiya yemoq kopgina ^{ 𝑥 ₁ , 𝑥 ₂ , … , 𝑥 _𝑛 ^} , muvofiq qiymatlar qaram o'zgaruvchilar yemoq oʻrnatish {𝑦 ₁ , 𝑦 ₂ , … , 𝑦 _𝑛 } .

Model regressiya Unda bor Keyingi ko'rinish:


𝜔 ̅ = 𝑝 ⁽ 𝑦 ^| 𝑥 , 𝜔 , 𝑓 ⁾ , ( 2 . 1 1)


g de 𝜔 ̅ - ib o l unga _ ehtimoliy _ _ _ _ _ _ _ _ _ parametrlar , _ _ _ _ _ 𝑝 - funksiya _ _ _ _ _ _ _ _ ni topish ehtimoli _ bog'liqliklar.
Tasniflash muammolarida regressiyadan foydalanish muhim ahamiyatga ega kamchilik, ya'ni oddiy modellar past bashorat aniqligiga ega, lekin murakkab modellar, aksincha, qayrilib olish qayta tayyorlangan, nima kuchli kamaytiradi aniqlik bashoratlar tasnifi Va oshiradi ehtimollik xatolar test to'plamida o'rganish.

3. Algoritm daraxtlar qarorlar

Qaror daraxtlari asosida tasniflash va regressiya modellari qatorga turish bo'ylab ierarxiya sharoitlar "agar... keyin" yetakchi uchun qaror. Da bino daraxt algoritm ustidan ketadi hammasi mumkin testlar Va topadi maqsadli o'zgaruvchi uchun eng informatsion ma'lumotlarni bo'lish davom etadi rekursiv. Bu tartib davom etadi oldin Bormoq lahza, gacha hammasi ball ma'lumotlar emas bo'ladi tegishli xuddi shu ma'nosi maqsad o'zgaruvchan ustida hamma varaq daraxt qarorlar [124, 125]. IN natija shunday jarayon , har bir tugun mos keladigan daraxt quriladi aniq sinov. Varaq daraxt, qaysi o'z ichiga oladi ball, bog'liq uchun bitta Va o'yinchoq bir xil hajmi maqsad o'zgaruvchan, bo'ladi chaqirilsin toza [156]. Berilsin tarbiyaviy kopgina, qaysi o'z ichiga oladi K misollar va N sinflar. Uchun taxminlar samaradorlik ajralish, qabul qildi ustida asos xos xususiyat, tanishtirish ko'rsatkich 𝜚 ⁽ 𝑠 ∨ 𝑡 ⁾ , qayerda s - identifikator

bo'limlar, lekin t - identifikator tugun [156]. Keyin mumkin yozib qo'ying [126]:

𝑗=1
𝑊 ⁽ 𝑠 ∨ 𝑡 ⁾ = 2 ∗ 𝑃 _𝐿 ∗ 𝑃 _𝑅 ^{∑ 𝑁}
(𝑃 ⁽ 𝑗 ∨ 𝑡 _𝐿 ⁾ − 𝑃 ⁽ 𝑗 ∨ 𝑡 _𝑅 ⁾ ),
(2.8)

qayerda 𝑡 _𝐿 Va 𝑡 _𝑅 - chap Va to'g'ri avlodlari tugun t mos ravishda, 𝑃 _𝐿 va 𝑃 _𝑅 - chap va o'ng avlodlardagi misollar sonining ularning umumiy soniga nisbati miqdori ichida ta'lim berish o'rnatish, 𝑃 ⁽ 𝑗 ∨ 𝑡 _𝐿 ⁾ Va 𝑃 ⁽ 𝑗 ∨ 𝑡 _𝑅 ⁾ − munosabat miqdorlar misollar sinf j ichida chap Va qonun avlodlari uchun ular umumiy miqdorida har biri ular.
Algoritm daraxt qarorlar ko'rsatadi yuqori tezlik ish Va tasniflash natijalarini vizualizatsiya qilish darajasi, bu, albatta afzallik. Biroq, maksimal aniqlikka erishishga harakat qilganda qarorlar daraxti algoritmi orqali tasniflash modelini o'rgatish qiyin deb hisoblaydi sababli qayta tayyorlash imkoniyati berilgan algoritm [127, 156].