ارائه روشی ترکی براساس تکنیک استکینگ برای طبقه بندی بهتر داده ها

در عصر اطلاعاتی فعلی، طبقه بندی داده ها یکی از مسائل کلیدی در علوم داده است. در این تحقیق، یک روش ترکیبی جدید برای بهبود کارایی طبقه بندی داده ها با استفاده از یادگیری عمیق، درخت تصمیم و شبکه باور بیزی ارائه می شود. یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان یکی از روش های پیشرفته یادگیری ماشین، قابلیت استخراج ویژگی های پیچیده و نمایش داده ها را به صورت خودکار دارد. درخت تصمیم (Decision Tree) نیز به عنوان یک الگوریتم طبقه بندی قوی و قابل فهم شناخته شده است. همچنین، شبکه باور بیزی به عنوان یک ابزار قوی برای نمایش و مدل سازی روابط احتمالاتی بین متغیرها مورد استفاده قرار می گیرد. در این تحقیق، روشی ترکیبی پیشنهاد می شود که از ترکیب قدرت یادگیری عمیق، قابلیت توصیف ویژگی های پیچیده در داده ها را دارد. سپس، با استفاده از درخت تصمیم، ویژگی های استخراج شده را به صورت سلسله مراتبی مورد بررسی قرار می دهد. این اقدام به کاهش ابعاد فضای ویژگی منجر می شود و باعث بهبود عملکرد طبقه بندی می گردد. علاوه بر این، شبکه باور بیزی به منظور استفاده از اطلاعات احتمالاتی برای بهبود دقت طبقه بندی در روش پیشنهادی به کار گرفته می شود. با استفاده از مدل سازی احتمالاتی و توزیع های احتمالاتی مرتبط، امکان ترکیب اطلاعات و تشخیص الگوهای پنهان در داده ها فراهم می شود. براساس آزمایشات انجام شده بر روی مجموعه داده های مختلف، روش پیشنهادی بهبود قابل توجهی را در دقت طبقه بندی داده ها نسبت به روش های تکی موجود به ارمغان می آورد. همچنین، تحلیل و بررسی روش پیشنهادی نشان می دهد که ترکیب یادگیری عمیق، درخت تصمیم و شبکه باور بیزی بهبود قابل توجهی در توانایی طبقه بندی داده ها دارد. این تحقیق به عنوان یک پیشنهاد جدید در حوزه طبقه بندی داده ها، می تواند به محققان و علاقه مندان به یادگیری ماشین و علوم داده کمک کند تا روش های بهینه تری برای طبقه بندی داده ها را ارائه دهند.

ارائه روشی ترکی براساس تکنیک استکینگ برای طبقه بندی بهتر داده ها Keywords:

یادگیری عمیق , درخت تصمیم , شبکه باور بیزی , طبقه بندی داده ها , ترکیب روش ها , بهبود عملکرد