Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
24
1ºLiniowemetodyklasyfikacji
kiejpróbiemożebyćwektoroatrybutachopisującychnajnowsząhistorię
transakcjidokonywanychprzezklienta.Zwyklebudujesięatrybutyopisu-
jącetypowąwartośćtransakcji;transakcjeowartościszczególniewysokiej
iniskiej;częstośćdokonywaniaróżnegotyputransakcjiitp.Wtensposób
powstajemożliwośćsformułowaniaproblemuklasyfikacjipodnadzoremi;
wkonsekwencji;zbudowaniaregułydyskryminacyjnejklasyfikującejklien-
tówdogrupyosóbpozytywniereagującychnaofertę.Dotakichklientów;
wybranychspośródogółuklientówzewszystkichregionówdziałaniabanku;
kierujesięnastępnielistownąofertę.Wtymprzypadku;najczęściej;próba
uczącajestzwyklerzędutysięcy(kilkudokilkunastu);zaśwkolejnejrundzie
propagowaniaofertylistysąkierowanedosetektysięcyklientów.
Ostatnimprzykłademniechbędzieproblemotrzymywanychpocztąelektro-
nicznąniepożądanychlistów;czyliπśmieciπ(listytakiesąiwPolscenazy-
waneπspamamiπ4).Każdydobryprogramchroniącynasprzedowymiπspa-
mamiπmazaswąpodstawęklasyfikatorodrzucającylistyuznawaneprzezeń
zatakowe.Klasyfikatorbudujesięnapodstawiepróbyuczącej;naktórą
składająsiętysiącelistówelektronicznychznadanymiimprzeznaswcze-
śniejetykietamiπspamπlubπlistwłaściwyπ.Dokładniej;interesujenasnie
samlist;awektorobserwacjiutworzonynajegopodstawie.Przedrozpo-
częciemeksperymentuustalasięatrybutytegowektoraŹsątoczęstości
wystąpieńsłówlubfraztypowychdlaπspamówπ.Zwyklewektortakima
wymiarkilkudziesiątków.Przykładoweatrybutytoczęstośćwystąpieńfraz
orazsłów(ściślejrdzenisłówlubichszczególnychformfleksyjnych)związa-
nychztreściamihandlowymitypuofertspecjalnych(słowaifrazyjak.$;
euro;zł;PLN;promocja;darmo;upust;wygrać;oferować;tanio;dlaciebie;
dlapaństwa;itd.)orazztreściamipornograficznymi(przykładypomijamy).
Kończącteuwagiwprowadzające;podkreślmy;żetypoweprocesyklasyfi-
kacyjneobarczonesąniepewnością.Naprzykładuwzględnionywpróbie
uczącejklientbanku;przykładnyojciecrodziny;wmiaręzamożny;dobrze
wykształcony;odlatnaniezłymstanowiskumożenieoczekiwanieulecswej
słabościipoddaćsięgrożącejmuoddawnachorobiealkoholowej.Jegosto-
sunkowoniewysokikredytniezostajespłacony;chociażwszyscypodobnimu
inniklienciniemajążadnegokłopotuzespłatami.Wkonsekwencjiprak-
tycznietakiesamewektoryobserwacjipróbyuczącejmusząbyćzaliczone
doróżnychklas;klientówπdobrychπiπzłychπ.1nnymisłowy;obserwowane
klasyniesąwrzeczywistościrozłączne.Takajestpraktykaidlategonigdy
niezakładamyfaktycznejrozdzielnościklas.Stądteżprzyjmujemymo-
4Terminanglojęzycznyspamnajprawdopodobniejwziąłsięzwystępugrupykomedio~
wejπMontyPythonn,wktórymistotnąrolęodegrałaknajpazwyjątkowojednostajnym
menuŻkażdapotrawazawierałaszynkęzprzyprawami,czylisp(żCed)(h)amºEmailowe
πśmieciendanegotypucharakteryzująsiętymwłaśnie,iżwszystkiesądosiebieniezwykle
podobneº
