پاورپوینت ارزیابی فرضیه‌ها

* ارزیابی فرضیه‌ها

   مقدمه یک الگوریتم یادگیری با استفاده از داده‌های آموزشی فرضیه‌ای را بوجود می‌آورد. قبل از استفاده از این فرضیه ممکن است که لازم شود تا دقت این فرضیه مورد ارزیابی قرار گیرد. اینکار از دو جهت اهمیت دارد: دقت فرضیه را برای مثالهای نادیده حدس بزنیم. گاهی اوقات ارزیابی فرضیه جزئی از الگوریتم یادگیری است: مثل هرس کردن درخت تصمیم.  * روشهای آماری در این فصل سعی می‌شود تا روشهای آماری مناسب برای حدس زدن دقت فرضیه‌ها معرفی گردند .مبنای کار در جهت پاسخگوئی به سه سوال زیر است: اگر دقت یک فرضیه برای داده‌های محدودی معلوم باشد دقت آن برای سایر مثالها چه قدر خواهد بود؟ اگر یک فرضیه برای داده‌های محدودی بهتر از فرضیه دیگری عمل کند احتمال اینکه این وضعیت در حالت کلی نیز صادق باشد چقدر است؟ وقتی که داده آموزشی اندکی موجود باشد بهترین راه برای اینکه هم فرضیه را یاد بگیریم و هم دقت آنرا اندازه‌گیری کنیم چیست؟  * کمی داده‌های آموزشی وقتی که داده آموزشی محدود باشد این امکان وجود دارد که این مثالها نشاندهنده توزیع کلی داده‌ها نباشند.  * مشکل کمی داده وقتی که یادگیری با استفاده از داده‌های محدودی انجام می‌شود دو مشکل ممکن است رخ دهد: بایاس در تخمین. دقت یک فرضیه بر روی مثالهای آموزشی تخمین مناسبی برای دقت آن برای مثالهای نادیده نیست. زیرا فرضیه یاد گرفته شده بر اساس این داده‌ها برای مثالهای آتی به صورت خوش‌بينانه (optimistic) عمل خواهد نمود. برای رهائی از این امر می‌توان از مجموعه داده‌های تست استفاده کرد. انحراف (Variance) در تخمین. حتی با وجود استفاده از مجموعه تست این امکان وجود دارد که دقت فرضیه اندازه‌گیری شده با دقت فرضیه واقعی اختلاف داشته باشد. این دقت بستگی به خصوصیات مجموعه تست و تطابق با توزیع کلی داده‌ها دارد.