План-конспект занятия «Дерево решений как алгоритм машинного обучения»

Разделы: Информатика, Дополнительное образование

Классы: 9, 10

Тип занятия: комбинированный. Теория - усвоение новых знаний. Практика - применение полученных знаний на практике.

Цель занятия: ознакомить с основными характеристиками алгоритма «дерево решений» и научиться применять алгоритм на практике.

Задачи занятия: дать ключевые понятия машинного обучения и алгоритма «дерево решений», развить практические навыки применения алгоритма «дерево решений», воспитать у обучающихся самостоятельность к решению интеллектуальных задач.

Ключевые понятия: Алгоритм, Дерево решений, Библиотека sklearn, Классификация, Регрессия, Точность.

Время: 2 академических часа.

Возрастная группа: 15-17 лет (9-10 класс).

Необходимое оборудование и материалы: рабочее место за компьютером с выходом в интернет, аккаунт в Google у каждого обучающегося, интерактивная доска.

Презентация

Таблица 1

Структура хода занятия

Этап урока
(название и длительность)

Время
в минутах

Задачи этапа

Деятельность педагога

Деятельность обучающихся

Организационный момент.
Отметка посещаемости

3-5

Отметить присутствующих.
Запись в журналах работы за компьютерами

Работа с журналом

Запись в журналы работы за компьютерами

Инструктаж по ТБ, ПБ, ЧС и правил поведения.
(В случае первого занятия в текущем полугодии)

9-11

Обеспечение безопасной работы на уроках.

Проведение инструктажа с необходимыми записями в журналах

Прохождение инструктажа

Теоретическая часть.
Знакомство с алгоритмом «дерево решений».
Разбор примеров

22-25

Разобрать основные понятия алгоритма «дерево решений», его особенности и принципы работы

Лекция с опорой на презентацию.
рекомендуется привести примеры из жизни. Предложить обучающимся придумать свои варианты использования алгоритма.
Обратить особое внимание на специальную терминологию

Изучение предлагаемого материала.
Предложить свой вариант применения алгоритма «дерево решений».
Ведение конспекта: объект, атрибут, целевая переменная, узел, лист и решающее правило

Практическая часть.
Разбор примера, используя набор данных Iris библиотеки sklearn

35-40

Получить практические навыки использование алгоритма

Решение задачи классификации ирисов на интерактивной доске, комментируя свои действия.
Загрузка датасета в интерактивную среду «Гугл коллаб».
Разбор типового решения классификации ирисов.
Совместная работа с учениками по улучшению модели.
Построить визуализацию «Дерева решений»

Повторение за педагогом процесса решения задачи.
(Для работы в «Гугл коллаб» будет необходим аккаунт в gmail.com)

Рефлексия. Подведение итогов занятия.
Раздача заданий для самостоятельной работы дома (при необходимости)

10-12

Разбор ошибок. Закрепление пройдённого материала. Разбор примеров подходящих для данного алгоритма

Подведение итогов, исправление ошибок в форме интерактивной беседы

Активное участие в обсуждении результатов работы и полученного решения задачи