Phương Pháp Xây Dựng Cây Quyết Định Dựa Trên Tập Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ

• Tác giả: Nguyễn Đăng Nguyên
• Người hướng dẫn: TS. Lê Văn Phùng
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phương Pháp Xây Dựng Cây Quyết Định Dựa Trên Tập Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ
• 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu và cây quyết định
• 1.2. Khái niệm về khai phá dữ liệu, quá trình phát triển và ứng dụng trong việc phát hiện tri thức
• 1.3. Khái quát về các phương pháp khai phá dữ liệu phổ biến
• 1.4. Phụ thuộc hàm xấp xỉ
• 1.4.1. Khái niệm về phụ thuộc hàm trong mô hình CSDL quan hệ
• 1.4.2. Khái niệm về phụ thuộc hàm xấp xỉ và các đặc trưng của chúng
• 1.5. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ VÀ XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH
• 2.1. Thuật toán TANE xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ từ quan hệ
• 2.2. Khái niệm lớp tương đương và phân hoạch
• 2.3. Phân hoạch mịn hơn
• 2.4. Thuật toán TANE cải tiến
• 2.5. Chiến lược tìm kiếm
• 2.6. Thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ dựa trên luật kết hợp
• 2.7. Luật kết hợp
• 2.8. Biểu diễn PTH xấp xỉ qua luật kết hợp
• 2.9. Độ hỗ trợ của PTH xấp xỉ và tính không tầm thường
• 2.10. Định nghĩa PTH xấp xỉ mạnh
• 2.11. Biểu diễn độ đo, độ hỗ trợ, độ chính xác qua lý thuyết PTH xấp xỉ
• 2.12. Thuật toán xác định PTH xấp xỉ dựa trên luật kết hợp
• 2.13. Thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ dựa trên phủ tối thiểu và lớp tương đương
• 2.14. Khái niệm về phủ tối thiểu và các mệnh đề liên quan
• 2.15. Thuật toán tìm phủ tối thiểu
• 2.16. Thuật toán khai phá PTH xấp xỉ nhờ phủ tối thiểu và lớp tương đương
• 2.17. Độ phức tạp của thuật toán khai phá PTH xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu và lớp tương đương
• 2.18. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ
• 2.19. Giải thuật chung xây dựng cây quyết định
• 2.20. Giải thuật xây dựng cây quyết định dựa trên tập PTH xấp xỉ phân lớp
• 2.21. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH CHẨN ĐOÁN BỆNH TẠI BỆNH VIỆN ĐA KHOA TRUNG ƯƠNG THÁI NGUYÊN DỰA TRÊN VIỆC KHAI PHÁ TẬP PTH XẤP XỈ
• 3.1. Mô tả bài toán chẩn đoán bệnh cúm tại bệnh viện đa khoa Trung ương Thái Nguyên và yêu cầu chương trình
• 3.2. Giới thiệu về bệnh Cúm
• 3.3. Quy trình chẩn đoán xác định bệnh cúm
• 3.4. Tập dữ liệu huấn luyện (input)
• 3.5. Ứng dụng hai thuật toán 2.4 để xác định tập phụ thuộc hàm xấp xỉ và xây dựng cây quyết định chẩn đoán bệnh
• 3.6. Thiết kế chương trình
• 3.7. Các giao diện chính của chương trình
• 3.8. Đánh giá kết quả thử nghiệm
• 3.9. Kết luận chương 3
• KẾT LUẬN CHUNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan về Cây Quyết Định Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ

Bài toán khai phá dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh dữ liệu lớn. Cây quyết định là một công cụ mạnh mẽ trong học máy và khai phá dữ liệu, được sử dụng rộng rãi cho cả bài toán classification và regression. Kỹ thuật này cho phép biểu diễn tri thức một cách trực quan, dễ hiểu. Tuy nhiên, việc xây dựng mô hình cây quyết định hiệu quả đòi hỏi việc xem xét các phụ thuộc hàm trong dữ liệu. Phụ thuộc hàm xấp xỉ là một khái niệm quan trọng, đặc biệt khi dữ liệu có nhiễu hoặc không hoàn toàn chính xác. Luận văn này tập trung vào phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên việc khai thác tập phụ thuộc hàm xấp xỉ để nâng cao độ chính xác cây quyết định và độ tin cậy cây quyết định.

1.1. Giới Thiệu về Cây Quyết Định trong Khai Phá Dữ Liệu

Cây quyết định là một mô hình dự đoán sử dụng cấu trúc cây để biểu diễn các quyết định và kết quả có thể xảy ra. Mỗi nút trong cây đại diện cho một feature selection (lựa chọn đặc trưng), mỗi nhánh đại diện cho một quyết định và mỗi lá đại diện cho một kết quả. Thuật toán cây quyết định được sử dụng phổ biến nhờ khả năng xử lý dữ liệu đa dạng và dễ dàng diễn giải kết quả. Các thuật toán nổi tiếng bao gồm ID3, C4.5 và CART. Cây quyết định có thể được sử dụng cho cả bài toán phân loại (classification) và hồi quy (regression).

1.2. Vai Trò của Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ trong Xây Dựng Cây

Phụ thuộc hàm xấp xỉ (approximate functional dependency) đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu overfitting (quá khớp) và nâng cao độ chính xác của cây quyết định. Bằng cách xác định các mối quan hệ gần đúng giữa các thuộc tính, có thể pruning tree (tỉa cây) hiệu quả hơn, loại bỏ các nhánh không quan trọng và tạo ra mô hình đơn giản hơn, dễ hiểu hơn. Theo nghiên cứu của Nguyễn Đăng Nguyên, việc sử dụng phụ thuộc hàm xấp xỉ giúp cải thiện khả năng khái quát hóa của cây quyết định, đặc biệt trong các bài toán với dữ liệu phức tạp và nhiễu.

II. Thách Thức Khi Xây Dựng Cây Quyết Định Từ Dữ Liệu Thực

Việc xây dựng cây quyết định từ dữ liệu thực tế thường gặp nhiều thách thức. Dữ liệu có thể chứa nhiễu, giá trị thiếu hoặc không nhất quán. Feature selection (lựa chọn đặc trưng) trở thành một vấn đề quan trọng, bởi không phải tất cả các thuộc tính đều có giá trị dự đoán như nhau. Overfitting (quá khớp) là một vấn đề phổ biến, khi mô hình quá phức tạp và chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện, nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới. Ngoài ra, việc xác định decision boundaries phù hợp cũng là một thách thức, đặc biệt trong các bài toán có nhiều lớp hoặc thuộc tính phức tạp. Việc cân bằng giữa độ chính xác và độ tin cậy của cây quyết định là một yêu cầu thiết yếu.

2.1. Xử Lý Dữ Liệu Thiếu và Nhiễu trong Huấn Luyện Cây

Dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo, chứa các giá trị thiếu hoặc nhiễu. Các phương pháp xử lý dữ liệu thiếu bao gồm loại bỏ các bản ghi chứa giá trị thiếu, thay thế bằng giá trị trung bình hoặc sử dụng các thuật toán dự đoán giá trị thiếu. Để giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu, có thể sử dụng các kỹ thuật làm mịn dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lai hoặc sử dụng các thuật toán cây quyết định có khả năng chống nhiễu tốt hơn.

2.2. Nguy Cơ Overfitting và Các Giải Pháp Khắc Phục

Overfitting (quá khớp) xảy ra khi mô hình cây quyết định quá phức tạp và ghi nhớ dữ liệu huấn luyện một cách chính xác, nhưng không khái quát hóa tốt cho dữ liệu mới. Để khắc phục, có thể sử dụng các kỹ thuật pruning tree (tỉa cây), giới hạn độ sâu của cây, hoặc sử dụng các phương pháp đánh giá mô hình như cross-validation để lựa chọn mô hình tốt nhất.

III. Phương Pháp Xây Dựng Cây Dựa Trên Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ

Phương pháp này kết hợp khai phá dữ liệu và học máy bằng cách sử dụng tập phụ thuộc hàm xấp xỉ để hướng dẫn quá trình xây dựng cây quyết định. Thuật toán bắt đầu bằng việc xác định các phụ thuộc hàm xấp xỉ trong dữ liệu. Sau đó, các phụ thuộc hàm này được sử dụng để lựa chọn các thuộc tính quan trọng nhất cho việc phân chia cây. Việc sử dụng phụ thuộc hàm xấp xỉ giúp giảm thiểu không gian tìm kiếm, tạo ra cây quyết định đơn giản hơn và dễ hiểu hơn. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các bài toán có nhiều thuộc tính tương quan.

3.1. Thuật Toán Khai Phá Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ Hiệu Quả

Để khai thác phụ thuộc hàm xấp xỉ hiệu quả, có nhiều thuật toán khác nhau. Một trong số đó là thuật toán TANE, được cải tiến để xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ từ quan hệ. Thuật toán này dựa trên khái niệm lớp tương đương và phân hoạch. Việc sử dụng phủ tối thiểu và lớp tương đương cũng là một cách tiếp cận khác. Các thuật toán này có độ phức tạp khác nhau và phù hợp với các loại dữ liệu khác nhau.

3.2. Sử Dụng Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ để Lựa Chọn Thuộc Tính

Khi xây dựng cây quyết định, việc lựa chọn thuộc tính để phân chia các nút là rất quan trọng. Phụ thuộc hàm xấp xỉ có thể được sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng của mỗi thuộc tính. Thuộc tính nào tham gia vào nhiều phụ thuộc hàm xấp xỉ quan trọng sẽ được ưu tiên lựa chọn. Điều này giúp giảm thiểu overfitting (quá khớp) và tạo ra cây quyết định hiệu quả hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu về Cây Quyết Định

Cây quyết định được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, tài chính, marketing và sản xuất. Trong y tế, cây quyết định có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh, dự đoán nguy cơ mắc bệnh và lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp. Trong tài chính, cây quyết định có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và dự đoán xu hướng thị trường. Nghiên cứu của Nguyễn Đăng Nguyên đã thử nghiệm xây dựng cây quyết định chẩn đoán bệnh cúm tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên dựa trên khai phá tập PTH xấp xỉ.

4.1. Ứng Dụng Cây Quyết Định trong Chẩn Đoán Bệnh Cúm

Luận văn này tập trung vào ứng dụng cây quyết định trong chẩn đoán bệnh cúm. Dữ liệu được thu thập từ Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên. Thuật toán được sử dụng để xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ. Kết quả cho thấy cây quyết định có thể đạt được độ chính xác cao trong việc chẩn đoán bệnh cúm, giúp các bác sĩ đưa ra quyết định điều trị nhanh chóng và hiệu quả hơn.

4.2. Đánh Giá Hiệu Năng Của Mô Hình Cây Quyết Định

Hiệu năng của mô hình cây quyết định được đánh giá bằng các evaluation metrics (đánh giá hiệu năng) khác nhau, bao gồm độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và F1-score. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình cây quyết định xây dựng dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ có hiệu năng tốt hơn so với các mô hình truyền thống.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Phương Pháp Này

Luận văn đã trình bày một phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ. Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của cây quyết định, đặc biệt trong các bài toán có dữ liệu phức tạp và nhiễu. Hướng phát triển của đề tài bao gồm nghiên cứu các thuật toán khai thác phụ thuộc hàm xấp xỉ hiệu quả hơn, áp dụng phương pháp này vào các bài toán thực tế khác và phát triển các công cụ hỗ trợ xây dựng cây quyết định dễ sử dụng hơn.

5.1. Tổng Kết Những Ưu Điểm của Phương Pháp

Phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ có nhiều ưu điểm so với các phương pháp truyền thống. Nó giúp giảm thiểu overfitting (quá khớp), tạo ra mô hình đơn giản hơn và dễ hiểu hơn, đồng thời nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của cây quyết định.

5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng và Phát Triển

Có nhiều hướng nghiên cứu mở rộng và phát triển cho phương pháp này. Một hướng là nghiên cứu các thuật toán khai thác phụ thuộc hàm xấp xỉ hiệu quả hơn, đặc biệt là cho dữ liệu lớn. Một hướng khác là áp dụng phương pháp này vào các bài toán thực tế khác, như dự đoán rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và phân tích dữ liệu y tế.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, việc khai phá tri thức từ các kho dữ liệu lớn trở thành một nhu cầu thiết yếu trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, y tế, tài chính và giáo dục. Khai phá dữ liệu (KPDL) là quá trình sử dụng các thuật toán chuyên biệt để phát hiện các mẫu, quy luật ẩn chứa trong dữ liệu nhằm hỗ trợ ra quyết định hiệu quả. Theo ước tính, các phương pháp khai phá dữ liệu đã được ứng dụng thành công trong nhiều ngành công nghiệp, góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh và nghiên cứu khoa học.

Một trong những kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến là xây dựng cây quyết định (decision tree), giúp phân lớp và dự đoán dựa trên các thuộc tính dữ liệu. Tuy nhiên, trong thực tế, dữ liệu thường chứa các giá trị không chính xác hoặc ngoại lệ, khiến các phụ thuộc hàm truyền thống không còn phù hợp. Do đó, khái niệm phụ thuộc hàm xấp xỉ (approximate functional dependencies - AFDs) được phát triển nhằm cho phép một số lượng lỗi nhất định trong dữ liệu, giúp mô hình hóa chính xác hơn các mối quan hệ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ, nhằm nâng cao hiệu quả khai phá tri thức từ dữ liệu có sai số hoặc ngoại lệ. Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng các thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ, đặc biệt là thuật toán TANE cải tiến, và xây dựng chương trình mô phỏng ứng dụng trong chẩn đoán bệnh cúm tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu quan hệ thu thập trong khoảng thời gian gần đây tại bệnh viện, với mục tiêu cải thiện độ chính xác và tính khả thi của mô hình cây quyết định trong môi trường thực tế.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các kỹ thuật khai phá dữ liệu phù hợp với dữ liệu thực tế có sai số, đồng thời mở rộng ứng dụng của cây quyết định trong lĩnh vực y tế và các ngành khoa học máy tính khác. Các chỉ số đánh giá như độ đo lỗi g3, độ hỗ trợ và độ tin cậy của luật kết hợp được sử dụng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu sau:

• Khai phá dữ liệu (Data Mining): Quá trình phát hiện các mẫu, quy luật ẩn trong dữ liệu lớn nhằm hỗ trợ ra quyết định. KPDL bao gồm nhiều phương pháp như cây quyết định, luật kết hợp, và kỹ thuật phân lớp.

• Cây quyết định (Decision Tree): Mô hình phân lớp dữ liệu dựa trên việc lựa chọn thuộc tính phân chia dữ liệu thành các nhóm con, được xây dựng theo nguyên tắc đệ quy. Cây quyết định giúp trực quan hóa quy luật phân lớp và hỗ trợ dự đoán.

• Phụ thuộc hàm (Functional Dependency - FD): Mối quan hệ xác định giữa các thuộc tính trong cơ sở dữ liệu quan hệ, trong đó giá trị của một thuộc tính được xác định duy nhất bởi một tập thuộc tính khác.

• Phụ thuộc hàm xấp xỉ (Approximate Functional Dependency - AFD): Mở rộng khái niệm FD cho phép một số lượng lỗi hoặc ngoại lệ nhất định trong dữ liệu, được đo bằng độ đo lỗi g3. AFD giúp mô hình hóa các mối quan hệ trong dữ liệu thực tế có sai số.

• Thuật toán TANE cải tiến: Thuật toán xác định các phụ thuộc hàm xấp xỉ tối thiểu dựa trên phân hoạch và lớp tương đương của dữ liệu, sử dụng chiến lược tìm kiếm theo mức và các kỹ thuật hạn chế không gian tìm kiếm như phân hoạch rút gọn và tỉa cây.

• Luật kết hợp (Association Rule): Mệnh đề dạng X ⇒ Y biểu diễn mối quan hệ giữa các tập mục trong cơ sở dữ liệu giao tác, được đánh giá bằng độ hỗ trợ và độ tin cậy.

Các khái niệm chính bao gồm lớp tương đương, phân hoạch mịn hơn, độ đo lỗi g3, phân hoạch rút gọn, siêu khóa xấp xỉ, và các thuật toán khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu là các bảng quan hệ thu thập từ Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên, tập trung vào dữ liệu chẩn đoán bệnh cúm. Dữ liệu bao gồm nhiều thuộc tính liên quan đến bệnh nhân và kết quả xét nghiệm, với cỡ mẫu khoảng vài trăm bộ dữ liệu.

Phương pháp phân tích chính là áp dụng thuật toán TANE cải tiến để xác định các phụ thuộc hàm xấp xỉ trong dữ liệu. Thuật toán sử dụng phân hoạch rút gọn để giảm thiểu bộ nhớ và tăng tốc độ tính toán, đồng thời áp dụng chiến lược tìm kiếm theo mức để hạn chế không gian tìm kiếm. Các bước thực hiện gồm:

1. Tính phân hoạch lớp tương đương cho từng thuộc tính đơn lẻ.
2. Sinh các tập thuộc tính ứng viên theo từng mức kích thước.
3. Tính toán độ đo lỗi g3 cho các phụ thuộc hàm xấp xỉ ứng viên.
4. Tỉa bớt các tập thuộc tính không thỏa mãn điều kiện tối thiểu hoặc là siêu khóa.
5. Xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ đã xác định.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm 2016 đến 2017, với sự hướng dẫn khoa học của TS. Lê Văn Phùng. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết toán học về phụ thuộc hàm xấp xỉ và thực nghiệm trên dữ liệu thực tế nhằm đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xác định hiệu quả của thuật toán TANE cải tiến: Thuật toán TANE cải tiến đã thành công trong việc phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ tối thiểu trên dữ liệu quan hệ với ngưỡng lỗi g3 ≤ 0,5. Ví dụ, phụ thuộc hàm AB → C được xác định là phụ thuộc hàm xấp xỉ với độ đo lỗi g3 = 1/7 ≈ 0,14, thấp hơn ngưỡng cho phép, chứng tỏ tính chính xác cao.

2. Giảm thiểu không gian tìm kiếm: Việc áp dụng các kỹ thuật tỉa bớt tập thuộc tính và phân hoạch rút gọn giúp giảm đáng kể số lượng tập thuộc tính cần kiểm tra, từ 32 tổ hợp ứng viên xuống còn khoảng 10-15 tổ hợp, tiết kiệm thời gian và bộ nhớ xử lý.

3. Xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ: Cây quyết định được xây dựng từ các phụ thuộc hàm xấp xỉ cho phép phân lớp chính xác các trường hợp bệnh cúm với độ chính xác trên 85%, cao hơn so với các phương pháp cây quyết định truyền thống không xét đến sai số dữ liệu.

4. Ứng dụng thực tế tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên: Chương trình mô phỏng xây dựng cây quyết định chẩn đoán bệnh cúm dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ đã được triển khai thử nghiệm, cho kết quả đánh giá tích cực với khả năng xử lý dữ liệu thực tế có ngoại lệ và sai số.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả trên là do thuật toán TANE cải tiến tận dụng tốt các đặc trưng của phân hoạch và lớp tương đương, đồng thời áp dụng chiến lược tìm kiếm theo mức giúp giảm thiểu không gian tìm kiếm. Việc sử dụng độ đo lỗi g3 làm tiêu chí cho phép mô hình hóa chính xác hơn các mối quan hệ trong dữ liệu có sai số, phù hợp với thực tế dữ liệu y tế thường chứa ngoại lệ.

So sánh với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào phụ thuộc hàm chính xác, phương pháp này mở rộng khả năng khai phá tri thức trong môi trường dữ liệu không hoàn hảo, nâng cao tính ứng dụng trong thực tế. Kết quả cũng cho thấy cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ có thể cải thiện độ chính xác phân lớp so với các thuật toán cây quyết định truyền thống như ID3 hay C4.5.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân phối độ đo lỗi g3 của các phụ thuộc hàm xấp xỉ phát hiện được, cũng như bảng so sánh độ chính xác phân lớp giữa các phương pháp. Điều này giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi thuật toán TANE cải tiến trong các hệ thống quản lý dữ liệu y tế: Động từ hành động "triển khai" nhằm nâng cao độ chính xác chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu thực tế có sai số, với mục tiêu tăng tỷ lệ phân lớp chính xác lên trên 90% trong vòng 12 tháng, do các bệnh viện và trung tâm y tế thực hiện.

2. Phát triển phần mềm hỗ trợ xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ: Động từ "phát triển" nhằm cung cấp công cụ khai phá dữ liệu dễ sử dụng cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia phân tích dữ liệu, hoàn thành trong 6 tháng, do các nhóm công nghệ thông tin và khoa học máy tính đảm nhiệm.

3. Đào tạo và nâng cao nhận thức về khai phá dữ liệu xấp xỉ cho cán bộ y tế và nhà quản lý: Động từ "đào tạo" nhằm giúp các đối tượng hiểu và áp dụng hiệu quả kỹ thuật khai phá dữ liệu trong công tác chuyên môn, tổ chức các khóa học trong 3 tháng, do các trường đại học và viện nghiên cứu phối hợp thực hiện.

4. Mở rộng nghiên cứu áp dụng phương pháp vào các lĩnh vực khác như tài chính, giáo dục: Động từ "mở rộng" nhằm khai thác tiềm năng của phương pháp trong các ngành có dữ liệu phức tạp và có sai số, với mục tiêu thử nghiệm và đánh giá trong vòng 18 tháng, do các tổ chức nghiên cứu đa ngành phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành khoa học máy tính: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về khai phá dữ liệu, phụ thuộc hàm xấp xỉ và thuật toán TANE cải tiến, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

2. Chuyên gia phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu: Các kỹ thuật và thuật toán được trình bày giúp nâng cao hiệu quả khai phá tri thức từ dữ liệu thực tế có sai số, phục vụ công việc phân tích và xây dựng mô hình dự báo.

3. Cán bộ y tế và quản lý bệnh viện: Ứng dụng phương pháp xây dựng cây quyết định trong chẩn đoán bệnh giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả công tác khám chữa bệnh, đặc biệt trong các bệnh viện có dữ liệu phức tạp.

4. Nhà phát triển phần mềm và công nghệ thông tin: Tham khảo để phát triển các công cụ khai phá dữ liệu, phần mềm hỗ trợ xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ, đáp ứng nhu cầu thực tế của các tổ chức.

Câu hỏi thường gặp

1. Phụ thuộc hàm xấp xỉ khác gì so với phụ thuộc hàm truyền thống?
   Phụ thuộc hàm xấp xỉ cho phép một số lượng lỗi hoặc ngoại lệ nhất định trong dữ liệu, trong khi phụ thuộc hàm truyền thống yêu cầu mối quan hệ phải đúng tuyệt đối. Điều này giúp mô hình hóa dữ liệu thực tế có sai số hiệu quả hơn.

2. Thuật toán TANE cải tiến hoạt động như thế nào?
   Thuật toán sử dụng phân hoạch lớp tương đương và chiến lược tìm kiếm theo mức để phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ tối thiểu, đồng thời áp dụng kỹ thuật tỉa bớt và phân hoạch rút gọn để giảm không gian tìm kiếm và tăng tốc độ xử lý.

3. Phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ có ưu điểm gì?
   Phương pháp này giúp xây dựng mô hình phân lớp chính xác hơn trong dữ liệu có sai số hoặc ngoại lệ, nâng cao độ tin cậy của cây quyết định và khả năng ứng dụng trong thực tế, đặc biệt trong lĩnh vực y tế.

4. Dữ liệu nào phù hợp để áp dụng phương pháp này?
   Phương pháp phù hợp với các cơ sở dữ liệu quan hệ có kích thước vừa và lớn, chứa các thuộc tính đa dạng và có thể có sai số hoặc ngoại lệ, ví dụ như dữ liệu y tế, tài chính, giáo dục.

5. Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của cây quyết định xây dựng từ phụ thuộc hàm xấp xỉ?
   Hiệu quả được đánh giá qua các chỉ số như độ đo lỗi g3, độ chính xác phân lớp, độ hỗ trợ và độ tin cậy của các luật kết hợp, cũng như so sánh với các phương pháp cây quyết định truyền thống trên cùng bộ dữ liệu.

Kết luận

• Luận văn đã phát triển thành công phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ, phù hợp với dữ liệu thực tế có sai số.
• Thuật toán TANE cải tiến được áp dụng hiệu quả trong việc xác định các phụ thuộc hàm xấp xỉ tối thiểu, giúp giảm thiểu không gian tìm kiếm và tăng tốc độ xử lý.
• Ứng dụng thực nghiệm tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên cho thấy phương pháp có độ chính xác phân lớp trên 85%, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.
• Nghiên cứu mở ra hướng phát triển các kỹ thuật khai phá dữ liệu phù hợp với dữ liệu không hoàn hảo trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai rộng rãi, phát triển phần mềm hỗ trợ và mở rộng ứng dụng trong các ngành kinh tế, giáo dục và y tế.

Để tiếp tục phát triển và ứng dụng phương pháp này, các nhà nghiên cứu và chuyên gia phân tích dữ liệu được khuyến khích áp dụng thuật toán TANE cải tiến và xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ trong các dự án thực tế, đồng thời phối hợp đào tạo và phát triển công cụ hỗ trợ nhằm nâng cao hiệu quả khai phá tri thức từ dữ liệu.