Website Mata Kuliah Pengenalan Pola
Dosen: Dr. Agus Zainal Arifin
Email: agus.za (at) its-sby . edu
Kelas: A dan X
Kode: CI1423
Jurusan: Teknik Informatika, FTIF, ITS

SYSTEM EVALUATION

• Sistem Evalusi
  • Tujuan untuk memperkirakan probabilitas atau kemungkinan error dari system klasifikasi yang didesain.Teknik-teknik dalam menghitung probabilitas error.
  • Teknik-teknik dalam menghitung probabilitas error adalah:
    • Buat pemisalan untuk klas M (berapa jumlahnya)
      Misalkan data-data Ni pada kelas ωi untuk testing.
    • Jumlah dari test point
    • Buat pemisalan Pi adalah probabilitas error dari kelas ωi
      Penggolongan diasumsikan telah didesain menggunakan himpunan data independen lainnya.
      Anggap bahwa vektor selanjutnya dalam himpunan data tes adalah independen, sehingga probabilitas vektor ki dari ωi agar menjadi error adalah
  • Dengan demikian, estimatornya adalah unbias (sama tengah, tidak memotong kurva dan tidak memihak), dan konsisten secara asimtot (garis lurus yang mendekati kurva). Oleh karena itu, untuk N yang kecil, tidak dapat digunakan.
  • Mendapatkan data dengan ukuran yg terbatas
    • Metode re substitusi
      Gunakan data yg data yg sama untuk latihan dan percobaan. Ini akan memperkecil kesalahan. Perhitungan ini membuktikan N dan rasio N/I
    • Metode holdout
      Memberikan N yg terbagi menjadi :
      N1 : titik latihan
      N2 : titik percobaan
      N = N1+N2
      
• Metode leave-one-out
  • Pilih satu contoh yang diluar N. Latihlah pembagi dengan menggunakan pembagi N-1 contoh. Latihlah pembagi dengan menggunakan contoh yang dipilih. Hitung sebuah kesalahan jika N tidak dapat diklasifikasikan.
  • Ulangi yang di atas dengan cara mengeluarkan contoh yang berbeda pada setiap waktu.
  • Hitung probabilitas kesalahan dengan membuat rata-rata perhitungan kesalahan.
• Keuntungan-keuntungannya
  • Menggunakan semua data untuk testing dan training.
  • Menjamin ketidak-tergantungan antara test dan contoh-contoh training.
• Kerugiannya:
  • Kompleksitas dalam perhitungan yang tinggi

Contoh Paper 1

Contoh Paper 2