คุณภาพการนอนหลับและภาวะซึมเศร้าในเด็กที่มีความปวดเรื้อรัง

Abstract

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นเทคนิคการจำแนกข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายทางด้านการทำเหมืองข้อมูล การสร้างต้นไม้ตัดสินใจสามารถสร้างได้หลายรูปแบบขึ้นอยู่กับการเลือกตัววัดความสามารถในการแบ่งแยกข้อมูล วิธีหนึ่งที่นิยมนำมาใช้ คือ ID3 ซึ่งเลือกคุณลักษณะบนพื้นฐานของทฤษฎีสารสนเทศ และ C4.5 ได้พัฒนาต่อมาจาก ID3 ใช้ทฤษฎีสารสนเทศเช่นเดียวกับ ID3 และได้แก้ปัญหาไบแอสด้วยค่าสารสนเทศการแบ่งแยก ทั้งสองวิธีนี้รวดเร็ว และเข้าใจง่ายเมื่อเทียบกับวิธีอื่นๆ และเหมาะกับข้อมูลที่มีการกระจายแบบสมดุล แต่เมื่อนำมาจำแนกข้อมูลไม่สมดุล การเลือกคุณลักษณะจะให้ความสำคัญกับกลุ่มที่มีจำนวนตัวอย่างมาก ไม่สนใจกลุ่มที่มีจำนวนตัวอย่างน้อย ทำให้ได้ผลการทำนายสูงในกลุ่มที่มีมาก แต่ให้ผลการทำนายต่ำในกลุ่มที่มีน้อย วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จึงนำเสนอเอนโทรปีแบบใหม่สำหรับต้นไม้ตัดสินใจ โดยใช้วิธี C4.5 เป็นพื้นฐาน สำหรับการเรียนรู้ข้อมูลแบบสองกลุ่ม จุดประสงค์คือ เพื่อจำแนกตัวอย่างน้อยให้ดีขึ้น ในการทดลองนั้นใช้การทดสอบแบบไขว้ข้าม 5 กลุ่มกับ 16 ชุดข้อมูลไม่สมดุล และเปรียบเทียบผลการทดลองกับอัลกอริทึม C4.5, เอนโทรปีแบบอสมมาตร และเอนโทรปีแบบออกจากศูนย์กลาง ทดสอบประสิทธิภาพด้วยค่าความระลึก ค่าความเที่ยง และค่าเอฟ ซึ่งคำนวณได้จากตารางคอนฟิวชันเมตริกซ์ จากผลการทดลองพบว่าวิธีการที่นำเสนอสามารถสร้างกฎของกลุ่มที่มีน้อยได้ดีกว่าวิธีอื่นจึงทำให้จำแนกตัวอย่างในกลุ่มที่มีน้อยได้ดี