Блок Прогноз
Программный блок предназначен для решения прогнозных задач.
Блок работает с двумерной сценой содержащей слой типа ТОС-двумерная развертка. Он запускается также от редактора ТОС. В ТОС должны быть свойства, которые можно использовать для решения прогнозной задачи.
Требования к свойствам
В список потенциально возможных для решения прогнозных задач включаются свойства удовлетворяющие следующим требованиям:
- Свойство содержит хотя бы 3
- Свойство имеет хотя бы 2 различных значения (то есть свойство-константа не рассматриваются)
- Свойство должно быть количественным или ранговым
В рамках системы решаются в различных постановках четыре типа задач:
- разделение,
- районирование,
- упорядочение,
- минимизация признакового пространства.
Выбор способа решения задачи осуществляется на основе анализа целевой функции, определения характера и представительности материала обучения, выбора информативной совокупности характеристик и анализа расположения объектов в признаковом пространстве. В результате этого осуществляется формальная постановка задачи (например, как задачи разделения или задачи районирования) и выбор способа и алгоритма её решения (т.е. выбор класса решающих правил, например линейных, и конкретного алгоритма, применяемого для получения решения, например алгоритма построения дискриминантной плоскости).
Поскольку границы между формальными задачами размыты, система не рассматривает первоначальный выбор формальной задачи как догму и может изменить ее на какую-либо другую, если для решения поставленной задачи не хватает данных или они недостаточного качества. Например, при недостаточной информации о эталонных объектах, задача разделения заменяется на задачу районирования. Однако система только предлагает человеку свой выбор, а решать, какой именно метод применять и в какой постановке решать задачу, может при желании пользователь.
Дадим некоторые рекомендации по выбору постановки формальной задачи и ее способа решения. Во первых, на выбор формальной постановки влияет цель, которую ставит перед собой исследователь. Хотя каждая содержательная задача развертывается в целую цепочку формальных, сейчас для простоты, будем считать, что нами решаются только три задачи:
- выделить на данной территории перспективные объекты;
- имеется целевое свойство, определенное только на части территории и желательно оценить его на остальной территории;
- минимизировать признаковое пространство.
Начнем с первой, наиболее частой задачи. В этом случае необходимо проанализировать модель.
Если при постановке задачи удается сформулировать критериальную модель, то необходимо выбрать тип задачи Районирование, а в методе решения По критериям. При этом в качестве результата будет мера сходства каждого объекта с «идеально плохим» в смысле этих критериев объектом. Таким образом, объект будет тем лучше, чем вычисленный показатель будет меньше.
Далее будем рассматривать аналоговую или критериально аналоговую модели. Здесь можно выделить несколько ситуаций:
- Имеются эталоны разных классов и они адекватно представляют всю выборку (представительны).
- Имеются эталоны и они непредставительны.
- Имеются эталоны только продуктивного(первого) класса.
- Эталонов нет.
Первая и вторая постановка различаются между собой представительностью эталонного материала. Для этого необходимо задать эталонное свойство и в анализе данных проанализировать распределения свойств. Столбцом эталонов должно быть свойство с информационно-классификационной шкалой. Значениями этого свойства должны быть целые числа, указывающие на номер класса, к которому принадлежит данный объект. Объекты, не попавшие ни в один эталонный класс имеют в этом свойстве значение 0 или пропуск. Далее по каждому свойству строятся распределения по эталонам каждого класса, а также по объектам, не попавшим ни в один эталон («неизвестным»). Эталоны по данному свойству представительны, если «неизвестные» объекты расположены внутри диапазона изменения эталонных значений. Если проверка благополучно прошла для каждого из выбранных свойств, то эталоны следует считать представительными.
В случае представительных эталонов следует решать задачу разделения.
При наличии эталонов только одного (продуктивного) класса также необходимо решать задачу разделения. При этом также предлагается алгоритм Голотип. Группы, содержащие эталоны, относятся к продуктивному классу, а остальные к непродуктивному. Кроме этих методов предлагается метод решения По мере сходства, когда все объекты упорядочиваются в соответствии с мерой сходства с ближайшим эталонным объектом. Если же имеется «главный» эталонный объект, заменяющий собой идеальный объект, то нужно, решая задачу Районирование выбрать метод решения По мере сходства, а далее указать на карте этот объект. В этом случае все остальные объекты будут проранжированы по мере сходства с ним.
При решении задачи Упорядочения возможны две различные постановки:
- Имеется целевое свойство, например прогнозные ресурсы, которое определено только на части территории. Необходимо распространить его на всю территорию с использованием косвенных свойств. Это типичная регрессионная задача, которая и решается соответствующими методами.
- Целевого свойства нет. Тогда упорядочение производится согласно уникальности каждого из объектов в пространстве признаков. Делается это с помощью модуля Направление опробования. Для этого необходимо задать следующие параметры: Порядок малости, который говорит о максимальном количестве объектов, похожих на данный уникальный объект (понятно, что все они также будут уникальными), и количество объектов в малых группах, то есть общее число уникальных объектов. Результатом решения этой задачи будет множество выбранных интересных объектов, проранжированных по степени их неуникальности. То есть наиболее интересный объект будет иметь наименьший показатель.
Алгоритмическим обеспечением этого блока является широкий спектр традиционных и оригинальных алгоритмов таксономии, упорядочения и распознавания образов. Выбор алгоритма решения задачи определяется заданным типом формальной задачи, представительностью данных, а также расположением исходных данных в признаковом пространстве.
Окно Блока Прогноз содержит 5 вкладок.