DECISION TREE ALGORITHMS AND CLASSIFIER EVALUATION BY CONFUSION MATRIX
Abstract
The paper analyzed ID3, C4.5, Bayesalgorithms and we were coding data to classify. The ID3, C4.5, Bayesalgorithms are used to classify for English Leaners, for staff of Dienbien Vocational College. The paper proposed the criteria for classifier evaluation by confusion matrix to evaluate the classifier results
References
Trần Cao Đệ, Phạm Nguyên Khang (2012), Phân loại văn bản với máy học Vector hỗ trợ và cây quyết định, Tạp chí Khoa học 2012:21a 52-63, Đại học Cần Thơ.
Nguyễn Quang Hoan (2007), Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.
Nguyễn Dương Hùng (2000), Hạn chế rủi ro tín dụng dựa trên thuật toán phân lớp, Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý – Học viện Ngân hàng.
Đỗ Thanh Nghị (2008), Phương pháp K láng giềng - K Nearest Neighbors, Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Cần Thơ.
Đỗ Thanh Nghị (2008), Phương pháp học Bayes - Bayesian classification, Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Cần Thơ.
Võ Văn Tài (2012), Phân loại bằng phương pháp Bayes từ số liệu rời rạc, Tạp chí Khoa học 2012:23b 69-78, Đại học Cần Thơ.
Andrew Colin (1996), Building Decision Trees with the ID3 Algorithm, Dr. Dobbs Journal.
ShwetaKharya, SunitaSoni (2016), Weighted Naive Bayes Classifier: A Predictive Model for Breast Cancer Detection, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 133 – No.9, January 2016, Bhilai Institute of Technology, Durg C.G. India.
Megha Gupta, Naveen Aggarwal (2010), Classification Techniques Analysis, UIET Punjab University Chandigarh INDIA -160014.
Miss. Deepa S. Deulkar& Prof .R. R. Deshmukh (2016), Data Mining Classification, Imperial Journal of Interdisciplinary Research (IJIR) Vol-2, Issue-4, 2016 ISSN: 2454-1362, H.V.P.M. COET, Amaravati, India.
