1 Eksperymentalna ocena jakości rozpoznawaniaNa podstawie zbioru testowego Metoda resubstytucji Metoda wydzielania Metoda usuwania Metoda rotacji Metoda empirycznego uzupełnienia

2 Metoda resubstytucji zbiór uczący po zakończeniu nauki pełni rolę zbioru testowego oszacowanie błędu „optymistycznie obciążone”

3 Metoda wydzielania zbiór danych jest losowo dzielony na dwie części (pierwsza stanowi zbiór uczący, druga zbiór testowy) znaczące zmniejszenie rozmiaru zbioru uczącego oszacowanie błędu „pesymistycznie obciążone”

4 Metoda usuwania jeżeli w zbiorze danych jest m przykładów, to uczenie odbywa się na podstawie m-1 przykładów ze zbioru danych a brakujący obiekt tworzy zbiór testujący procedura powtarzana jest m razy, zmieniając za każdym razem eliminowany obiekt ze zbioru uczącego nieobciążony estymator prawdopodobieństwa błędnej klasyfikacji duża złożoność obliczeniowa

5 Metoda rotacji (walidacji krzyżowej)modyfikacja metody usuwania zbiór danych podzielony na k podzbiorów uczenie odbywa się na podstawie przykładów z k-1 podzbiorów a podzbiór, który nie bierze udziału w uczeniu tworzy zbiór testujący procedura powtarzana jest k razy, zmieniając za każdym razem podzbiór do testowania

6 Metoda empirycznego uzupełnieniana podstawie zbioru danych szacuje się prawdopodobieństwa a priori klas i warunkowe gęstości cech w klasach zbiór testowy jest losowany według oszacowanych rozkładów