• Bajardi
  • Ishni bajarish tartibi.
  • Toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali kompyuter injineringi fakulteti




    Download 1,3 Mb.
    Sana22.05.2024
    Hajmi1,3 Mb.
    #250381
    Bog'liq
    Vaisbek Davlatov 1-laboratoriya ishi


    MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
    TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
    URGANCH FILIALI


    KOMPYUTER INJINERINGI FAKULTETI


    961-20 GURUH TALABASI
    Davlatov Vaisbekning
    Mashinali o'qitishga kirish
    fanidan

    LABAROTO'RIYA ISHI


    Bajardi: Kompyuter injineringi fakulteti
    961-20 guruh talabasi V.Davlatov


    Laboratoriya ishi -1
    Mavzu: Classifikatsiya va regressiya algoritmlari.
    Ishdan maqsad: KNIME dasturida klassifikatsiya va regressiya masalalarini mavjud algoritmlar va ma’lumotlar bazalari yordamida yechishni o’rganish.
    Nazariy qism
    Biror bir ma’lumotlar to’plamini tahlil qilish uchun dastur yaratish ko’p bosqichli ko’p vaqt talab qiladigan jarayon bo’lganligi sababli maxsus ma’lumotlar intellektual tahlili uchun dasturiy vositalar ishlab chiqilgan.
    Bu dasturlarni biz 2 ta turga ajratishimiz mumkin

    1. Pullik dasturlar

    2. Tekin va ochiq kosli dasturlar

    Tekin va ochiq kodli MITDV ichida eng ko’p ishlatiladiganlari quyidagilar.

    1. Rapid Minder.

    2. R

    3. KNIME

    4. WEKA

    5. Tanagra

    6. Orange.

    KNIME bu dasturiy vositagermaniyaning konstants universiteti tomonidan ishlab chiiqilgan bo’lib eclips test redaktori ustiga qurilgan.
    MIT da ma’lumotlar asosan jadvalli ko’rinishda beriladi. Jadval ustunlari parametrlar satrlar esa obyektlar deyiladi.
    Endi KNIME dasturida biror bir masala ko’rib chiqsak masalan dasturni o’zini ichidagi Iris masalasini olsak buning uchun KNIME dasturini ishga tushiramiz
    Ishni bajarish tartibi.
    KNIME dasturida yangi oyna ochamiz va quyidagi oyna hosil bo’ladi

    Node Repository menyusidan IO ga va undan keyin ARFF Reader ni olamiz

    Keyin Partition ni olamiz va ARFF Readerga ulaymiz



    Undan keyin Decision Tree Learner ni olib oynamizga qo’yamiz va Decision Tree Predictor ni olamiz va natijani ko’rishimiz uchun Table View va Scorer ni olamiz

    Endi oxirgi natija bilan avvalgi natijani solishtiramiz

    Solishtirish davomida shuni ko’rishimiz kerakki dasturimiz 19 ta xatolikka yo’l qo’ygan bu bo’lishi mumkin bo’lgan holat 2452 tadan 19 ta xato bo’ldi endi uni foizlarda hisoblab ko’ramiz bunda 19 ta hatoning foizi 0,775% bo’ladi. Demak natijamiz yaxshi agar xatolik 15% dan oshib ketsa natija bizni qoniqtirmaydi.
    2452-100%
    19- x%
    x= =0,775%
    Download 1,3 Mb.




    Download 1,3 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali kompyuter injineringi fakulteti

    Download 1,3 Mb.