Интеллектуальные информационные системы


Внешняя дифференциальная и интегральная валидность


Под внешней валидностью понимается способность модели верно идентифицировать объекты, не входящие в обучающую выборку, но относящиеся к генеральной совокупности, по отношению к которой она репрезентативна.

Для измерения внешней валидности необходимо выполнить следующие действия:

1. В режиме измерения адекватности модели запустить режим измерения внешней валидности (нажав F8 Измерение внешней валидности) (рисунок 166).

2. Выбрать один из режимов удаления объектов обучающей выборки, приведенный на экранной форме (рисунок 167).

Рисунок 166. Режим переноса анкет обучающей выборки

в распознаваемую для измерения внешней валидности

Результат выполнения всех указанных на рисунке 166 действий приведен на рисунке 167.

Рисунок 167. Выходная форма с результатами измерения

внешней валидности методом бутстрепной статистики

При этом исходная выборка была разделена на две:

– в обучающей выборке остались только нечетные анкеты;

– в распознаваемую выборку были включены только четные анкеты;

– при распознавании был использован 2-й интегральный критерий: сумма количества информации.

Анализ отчета по внешней валидности, приведенного на рисунке 167, позволяет сделать вывод о высокой степени адекватности семантической информационной модели. Это значит, что взаимосвязи между словами, использованными в текстах, и принадлежностью этих текстов различным авторам, выявленные по примерам обучающей выборки, оказались имеющими силу и для других фрагментов текстов, приведенных в распознаваемой выборке. Это означает, что они относятся к генеральной совокупности, по отношению к которой обучающая выборка репрезентативна.




Начало  Назад  Вперед