Метод весомости признака (weight of evidence): различия между версиями
м (переименовал Метод весомости признака в Метод весомости признака (weight of evidence)) |
Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Введение == | |||
Изначально метод весомости признака (weight of evidence) был разработан для работы с непространственными данными в задачах медицинской диагностики. Признаком в подобных приложениях считался набор симптомов, а тестируемой гипотезой - предположение о том, что "пациент болен болезнью X". В этом случае для каждого симптома по определенному алгоритму вычислялась пара весов, один из которых соответствовал наличию симптома, а другой - его отсутствию. Абсолютная величина веса отражала степень достоверности связи между симптомом и наличием/отсутсвием болезни (связь выявлялась на основе обследования большой группы пациентов). Соответственно, полученные веса могли быть использованы для определения вероятности того, что вновь поступивший пациент болен данной болезнью, основываясь на наличии/отсутствии у него определенных симптомов. | |||
В последствии метод весомости признака был адаптирован для анализа пространственных данных и может быть применен для проверки гипотез о совместном появлении определенных событий. Например, в геологии, основываясь на наличии или отсутствии определенных пород, используя этот метод можно оценить справедливость гипотезы "В данном месте ожидается наличие залежи типа X", и т.п. | |||
Особенностью данного метода является простота в реализации - анализ может быть выполнен стандартными инструментами ГИС (пространственная выборка, пересечение и объединение объектов и т.п.). | |||
В данной статье рассматривается простейший случай метода весомости признака - бинарный, когда анализируемые признаки подразделяются на два класса (например, наличие/отсутствие). | |||
== Описание метода == | |||
Версия от 20:30, 8 декабря 2012
Введение
Изначально метод весомости признака (weight of evidence) был разработан для работы с непространственными данными в задачах медицинской диагностики. Признаком в подобных приложениях считался набор симптомов, а тестируемой гипотезой - предположение о том, что "пациент болен болезнью X". В этом случае для каждого симптома по определенному алгоритму вычислялась пара весов, один из которых соответствовал наличию симптома, а другой - его отсутствию. Абсолютная величина веса отражала степень достоверности связи между симптомом и наличием/отсутсвием болезни (связь выявлялась на основе обследования большой группы пациентов). Соответственно, полученные веса могли быть использованы для определения вероятности того, что вновь поступивший пациент болен данной болезнью, основываясь на наличии/отсутствии у него определенных симптомов.
В последствии метод весомости признака был адаптирован для анализа пространственных данных и может быть применен для проверки гипотез о совместном появлении определенных событий. Например, в геологии, основываясь на наличии или отсутствии определенных пород, используя этот метод можно оценить справедливость гипотезы "В данном месте ожидается наличие залежи типа X", и т.п.
Особенностью данного метода является простота в реализации - анализ может быть выполнен стандартными инструментами ГИС (пространственная выборка, пересечение и объединение объектов и т.п.).
В данной статье рассматривается простейший случай метода весомости признака - бинарный, когда анализируемые признаки подразделяются на два класса (например, наличие/отсутствие).