Якісні характеристики моделей прийняття рішень, отриманих із використанням наближених множин

Abstract

Предметом дослідження є результати психологічного тестування, які використовують для прийняття рішень щодо допуску до роботи операторів енергетичних мереж. Описано підхід, який використовує наближені множини для пошуку у таблицях даних правил, за якими приймають відповідні рішення. Виведені правила використано для класифікації нових прикладів. Розглянуто питання оцінювання якості класифікаторів за допомогою ROC-кривих і коефіцієнта успішності. Аналіз здійснено програмною системою Rosetta.

The authors analyzed psychological testing results, which were used for a decision-making about admitting the power engineering specialists to work. The rough sets approach and its application for mining rules from data tables is described. These rules were used to classify new examples. The role of success rate and ROC-curve in a classifier’s evaluation is considered. All of the analysis work was done with Rosetta software.