Методы классификации Orange

Добрый день, уважаемые эксперты!

Объясните мне, пожалуйста, правильно ли построена схема классификации для датасета https://www.kaggle.com/dataset... emcom/data. Использованы следующие блоки анализа: Naïve Bayes, Constant, kNN, Tree, SVM, CN2 Rule
Induction, Random Forest, Neural Network.

Как определить показатели, которые проявляют наибольшее различие по классам? Чтобы для них построить диаграммы с помощью блоков визуализации?

Как оценить качество классификационных моделей при разных режимах тестирования (Test & Score, Confusion Matrix)?

Как для алгоритма Tree провести следующие эксперименты:
a. полное дерево без каких-либо ограничений;
b. дерево с небольшой глубиной (2-3 уровня);
c. с исключением из анализа показателя, который является корневым.
Как проинтерпретировать результаты.

Как с помощью алгоритма Random Forest отобрать 30% наиболее важных показателей.

Как построить модели классификации на отобранных показателях, оценить точность
моделей?

Датасет и файл Orange приложил

Вложения

Архив.zip (2.04 Мб, 4 просмотров)

0