Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

Адекватность модели – это ее способность правильно идентифицировать объекты. Понятие адекватности имеет свою структуру, включающую понятия внутренней и внешней, дифференциальной и интегральной валидности («валидность» и переводится как «правильность»).
Внутренняя валидность – способность модели правильно идентифицировать объекты, входящие в обучающую выборку.
Внешняя валидность – способность модели верно идентифицировать объекты, не входящие в обучающую выборку, но относящиеся к генеральной совокупности, по отношению к которой она репрезентативна.
Интегральная валидность – это валидность, средневзвешенная по всей обучающей выборке.
Дифференциальная валидность – это способность правильно идентифицировать отдельные классы.
Инструментарий СК-анализа – универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос».
Показатели валидности:
– идентифицировано верно – это количество объектов обучающей выборки, которые идентифицированы как классы, к которым они действительно относятся;
– идентифицировано ошибочно – это количество объектов обучающей выборки, которые идентифицированы как классы, к которым они в действительности не относятся (ошибка идентификации);
– неидентифицировано верно – это количество объектов обучающей выборки, которые неидентифицированы как классы, к которым они действительно не относятся;
– неидентифицировано ошибочно – это количество объектов обучающей выборки, которые неидентифицированы как классы, к которым они в действительности относятся (ошибка неидентфикации).
Идентификация – количественная оценка степени сходства конкретного объекта или его состояния с классом по признакам, которые относятся к тому же моменту времени, что и состояние.
Прогнозирование – количественная оценка степени сходства конкретного объекта или его состояния с классом по признакам, причем признаки относятся к более раннему времени, чем состояние.