Luận văn thạc sĩ: Sử dụng cây quyết định để phân loại dữ liệu nhiễu

Dữ liệu nhiễu là những thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ trong cơ sở dữ liệu. Cây quyết định là một mô hình phân loại sử dụng cấu trúc cây để đưa ra quyết định dựa trên các thuộc tính của dữ liệu.

Phân loại dữ liệu nhiễu giúp cải thiện chất lượng dữ liệu, từ đó nâng cao độ chính xác của các mô hình phân tích. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và marketing.

Dữ liệu nhiễu có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân như lỗi nhập liệu, sự cố phần cứng, hoặc các vấn đề trong quá trình thu thập dữ liệu. Những yếu tố này làm giảm độ tin cậy của dữ liệu.

Dữ liệu nhiễu có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong phân tích, ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh và chiến lược phát triển. Do đó, việc xử lý dữ liệu nhiễu là rất quan trọng.

Thuật toán NC4.5 cải tiến từ C4.5 bằng cách áp dụng các tiêu chuẩn phân loại mới, giúp xử lý dữ liệu nhiễu hiệu quả hơn. Nó sử dụng thông tin không chính xác để đưa ra quyết định.

Kết quả thực nghiệm cho thấy NC4.5 cho ra cây quyết định có kích thước nhỏ hơn và hiệu quả thực thi tốt hơn so với C4.5, đặc biệt trong các tập dữ liệu có độ nhiễu cao.

Trong tài chính, cây quyết định giúp phân tích rủi ro và dự đoán xu hướng thị trường, từ đó hỗ trợ các quyết định đầu tư chính xác hơn.

Cây quyết định được sử dụng để phân loại bệnh nhân dựa trên các triệu chứng và kết quả xét nghiệm, giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn.

Cây quyết định sẽ tiếp tục được nghiên cứu và phát triển, với các cải tiến về thuật toán và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Cần thực hiện các nghiên cứu sâu hơn về cách cải thiện độ chính xác của cây quyết định trong các tình huống dữ liệu nhiễu phức tạp, từ đó phát triển các giải pháp tối ưu hơn.