pythainlp/thai_wikipedia_clean_20230101 huggingface dataset:
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การแบ่งประเภทข้อมูล  เป็นปัญหาพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยปัญหาคือการทำนายประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุ ซึ่งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างฟังก์ชันเชื่อมโยง ระหว่างคุณสมบัติของวัตถุ กับประเภทของวัตถุจากตัวอย่างสอน แล้วจึงใช้ฟังก์ชันนี้ทำนายประเภทของวัตถุที่ไม่เคยพบ เครื่องมือหรือขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับการแบ่งประเภทข้อมูลเช่น โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไมตัดสินใจ
นิยามของปัญหา.
กำหนดตัวอย่างสอน formula_1 ให้ formula_2 เป็นเวกเตอร์แสดงคุณสมบัติของวัตถุ ซึ่ง formula_3 โดยที่ formula_4 เป็นเซตจำกัดระบุคุณสมบัติ และ formula_5 เป็นประเภทของวัตถุ ซึ่งกำหนดไว้ในเซตจำกัด formula_6
ต้องการหาฟังก์ชัน formula_7 ซึ่งให้ค่า formula_8 จากเวกเตอร์ formula_9 ที่กำหนด โดยที่ความผิดพลาดของการทำนายตัวอย่างสอนมีค่าน้อยที่สุด
หรือมีค่า formula_10 น้อยที่สุด โดยกำหนด formula_11 ซึ่ง
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน  เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสามารถนำไปใช้ร่วมกับการอนุมานแบบเบย์ เพื่อหาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของตัวแปรสุ่มโดยกำหนดตัวแปรที่เกี่ยวข้องให้ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในการบีบอัดข้อมูล ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว ขั้นตอนวิธีการบีบอัดข้อมูลจะขึ้นอยู่กับ การแจกแจงความน่าจะเป็นของข้อมูลไม่อย่างชัดแจ้งก็โดยปริยาย
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนในอีกรูปแบบหนึ่งคือการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยจะไม่เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็น นอกจากนี้อาจจะดูได้จาก
การแบ่งกลุ่มข้อมูล
การแบ่งกลุ่มข้อมูล  หรือ การวิเคราะห์คลัสเตอร์ (cluster analysis) เป็นวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะเหมือนกันไว้ในกลุ่มเดียวกัน (เรียกว่า คลัสเตอร์) เป็นส่วนหลักของการการทำเหมืองข้อมูล การรู้จำแบบ, การวิเคราะห์ภาพ ชีวสารสนเทศศาสตร์ การบีบอัดข้อมูล คอมพิวเตอร์กราฟิกส์ การเรียนรู้ของเครื่อง และใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในตัวเองไม่ใช่อัลกอริทึมแต่เป็นการทำงานร่วมกันของอัลกอริทึมที่หลากหลายเพื่อแก้ปัญหาในการทำงาน ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการแบ่งกลุ่มจะอาศัยความเหมือน (similarity) หรือ ความใกล้ชิด (proximity) โดยจะแบ่งชุดข้อมูล (มักจะเป็นเวกเตอร์) ออกเป็นกลุ่ม (cluster) นำข้อมูลที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน หรือคล้ายกันจัดไว้ในกลุ่มเดียวกัน การคำนวณจากการวัดระยะระหว่างเวกเตอร์ของข้อมูลเข้า โดยใช้การวัดระยะแบบต่าง ๆ เช่น การวัดระยะแบบยูคลิด (Euclidean distance) การวัดระยะแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) การวัดระยะแบบเชบิเชฟ (Chebychev distance)
การวิเคราะห์คลัสเตอร์เริ่มมีการกล่าวถึงครั้งแรกในปี พ.ศ. 2475 โดย ไดร์ฟเวอร์ และโครเบอร์ และมีการนำมาใช้งานในด้านจิตวิทยาในปี พ.ศ. 2481
การแบ่งกลุ่มข้อมูลจะแตกต่างจากการแบ่งประเภทข้อมูล (classification) โดยจะแบ่งกลุ่มข้อมูลจากความคล้าย โดยไม่มีการกำหนดประเภทของข้อมูลไว้ก่อน จึงกล่าวได้ว่าการแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ขั้นตอนวิธีการแบ่งกลุ่ม ได้แก่ k-means clustering, hierarchical clustering, self-organizing map (som)
การแบ่งกลุ่มข้อมูลอาจใช้เป็นข้อตอนเบื้องต้นของการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการลดขนาดข้อมูล (แยกเป็นหลาย ๆ กลุ่มและคัดเฉพาะบางกลุ่มเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป หรือแยกการวิเคราะห์ออกเป็นสำหรับแต่ละกลุ่ม) ก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการอื่นต่อไป ขั้นตอนวิธีในการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยทั่วไปแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น (hierarchical) และ การแบ่งแบบตัดเป็นส่วน (partitional) การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้นนั้น จะมีทำการแบ่งกลุ่มจากกลุ่มย่อยที่ถูกแบ่งไว้ก่อนหน้านั้นซ้ำหลายครั้ง ส่วนการแบ่งแบบตัดเป็นส่วนนั้น การแบ่งจะทำเพียงครั้งเดียว การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น จะมี 2 ลักษณะคือ แบบล่างขึ้นบน (bottom-up) หรือ เป็นการแบ่งแบบรวมกลุ่มจากกลุ่มย่อยให้ใหญ่ขึ้นไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มเล็กสุดคือในแต่ละกลุ่มมีข้อมูลเพียงตัวเดียว และ แบบบนลงล่าง (top-down) หรือ เป็นการแบ่งแบบกลุ่มจากกลุ่มใหญ่ให้ย่อยไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มใหญ่ที่สุด คือกลุ่มเดียวมีข้อมูลทุกตัวอยู่ในกลุ่ม
การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ
การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ  เป็นแนวทางการเขียนโปรแกรม (programming paradigm) แบบหนึ่ง โดยกำหนดขอบเขตคุณลักษณะ (attribute) ของคำตอบ แทนที่จะกำหนดขั้นตอนที่ทำให้ได้คำตอบ ภาษาโปรแกรมสำหรับการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะที่ใช้อย่างกว้างขวาง คือ ภาษาโปรล็อก (Prolog) อีกภาษาหนึ่งที่ใช้ในเชิงการค้า คือ ภาษาเมอร์คิวรี (Mercury) การเขียนโปรแกรมแบบนี้มีหลักการคือ ความจริง + กฎ = ผลลัพธ์ หลักการอื่นที่แตกต่างให้ดู การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะแบบอุปนัย (Inductive logic programming)
จุดประสงค์ของการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ คือ การนำตรรกศาสตร์เชิงรูปแบบ (formal logic) มาใช้เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ นักคณิตศาสตร์และนักปรัชญาพบว่าตรรกะเป็นเครื่องมือที่ดีในการขยายความเนื้อหาของทฤษฎี ปัญหาหลายๆ อย่างสามารถแสดงเป็นทฤษฎีได้อย่างเป็นธรรมชาติ การกล่าวว่าปัญหาต้องการวิธีการแก้ไขก็เหมือนกับการถามว่าสมมติฐานใหม่สอดคล้องกับทฤษฎีที่มีอยู่แล้วหรือไม่ ตรรกศาสตร์กำหนดหนทางเพื่อพิสูจน์ว่าคำถามนั้นจริงหรือเท็จ และกระบวนการสร้างการพิสูจน์เป็นสิ่งที่รู้กันอย่างดีแล้ว ดังนั้นตรรกศาสตร์จึงเป็นทางที่เชื่อถือได้ในการหาคำตอบ และระบบการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นไปอย่างอัตโนมัติ
การพัฒนาการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะนั้นให้อิทธิพลอย่างมากต่อปัญญาประดิษฐ์
ต้นไม้ตัดสินใจ
การเรียนรู้แบบต้นไม้ตัดสินใจ  เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้ซึ่งใช้ในสถิติ, การเรียนรู้ของเครื่อง และการทำเหมืองข้อมูล โดยพิจารณาการสังเกตการแบ่งแยกข้อมูลโดยพิจารณาข้อมูล
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบ (leaf node) จะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้ตัดสินใจที่บัพใบแสดงถึงข้อมูลที่เป็นข้อมูลไม่ต่อเนื่อง (discrete values) จะเรียกว่าต้นไม้ตัดสินใจแบบจำแนก (classification trees) และต้นไม้ตัดสินใจที่บัพใบเป็นข้อมูลต่อเนื่อง (continuous values) จะเรียกว่าต้นไม้ตัดสินใจแบบถดถอย (regression trees)
ต้นไม้การตัดสินใจในการบริหารธุรกิจ เป็นแผนผังต้นไม้ช่วยในการตัดสินใจ โดยแสดงถึงมูลค่าของทรัพยากรที่จะใช้ ความเสี่ยงในการลงทุนและผลลัพธ์ที่มีโอกาสเกิดขึ้น ต้นไม้ตัดสินใจสร้างขึ้นเพื่อช่วยการตัดสินใจเพื่อใช้ในการสร้างแผนงาน นิยมใช้มากในการบริหารความเสี่ยง (risk management) ต้นไม้ตัดสินใจเป็นส่วนหนึ่งของทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) และ ทฤษฎีกราฟ ต้นไม้ตัดสินใจเป็นวิธีการพื้นฐานอย่างหนึ่งสำหรับการทำเหมืองข้อมูล
ลักษณะของต้นไม้การตัดสินใจ.
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย
ต้นไม้ตัดสินใจนี้ใช้ทำนายว่าจะเล่นกีฬาหรือไม่ โดยพิจารณาจากลักษณะอากาศของวันนั้น โดยวัตถุที่ต้องการทำนายประเภท ประกอบด้วยลักษณะหรือตัวแปร 3 ตัว ได้แก่ ทัศนียภาพ ความชื้น และ กระแสลม ดังนั้น ถ้ากำหนดวันวันหนึ่งมีคุณลักษณะแสดงเป็นเวกเตอร์ เช่น [สภาพอากาศ=แดดออก, ความชื้น=สูง] การทำนายว่าจะเล่นกีฬาหรือไม่ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปร "สภาพอากาศ" ซึ่งมีค่าเท่ากับ "แดดออก" จึงไปทดสอบค่าตัวแปร "ความชื้น" ในบัพถัดไป ทำให้ได้ประเภทของวันนี้คือ "ไม่เล่นกีฬา"
ปัญหาที่เหมาะสมสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ.
เนื่องจากต้นไม้การตัดสินใจเป็นต้นไม้ที่แต่ละกิ่งที่ออกมาจากบัพแทนค่าของข้อมูลที่เป็นไปได้ในบัพนั้น เนื่องจากต้นไม้มีจำนวนกิ่งที่จำกัด ดังนั้นค่าของตัวแปรที่เป็นไปได้จึงต้องจำกัดด้วย จึงต้องมีจำนวนตัวแปรที่จำกัด และนอกจากนั้นยังบังคับว่าค่าของตัวแปรนั้นต้องไม่ต่อเนื่องด้วย โดยข้อมูลที่เข้ามานั้นอาจมีความผิดพลาดได้บ้าง โดยต้นไม้การตัดสินใจจะมีกระบวนการที่จะไม่นำความผิดพลาดนั้นมาพิจารณาเรียกว่าการตัดแต่งกิ่ง (post-pruning)
ขั้นตอนวิธีการสร้างต้นไม้การตัดสินใจ.
ในปัจจุบันนั้นมีการพัฒนาขั้นตอนวิธี  ในการสอน (training) ต้นไม้การตัดสินใจมากมาย ซึ่งส่วนมากมาจากวิธีพื้นฐานวิธีหนึ่งซึ่งเป็นการค้นหาแบบละโมภ  จากบนลงล่าง (top-down) ชื่อว่า ID3 ซึ่งถูกพัฒนาโดย John Ross Quinlan ในปี 1986
เอนโทรปี (Entropy)
ID3 นั้นสร้างต้นไม้การตัดสินใจจากบนลงล่างด้วยการถามว่าลักษณะใด (ขอใช้คำว่าลักษณะแทนตัวแปรต้น) ควรจะเป็นรากของต้นไม้การตัดสินใจต้นนี้ และถามซ้ำๆไปเรื่อยๆเพื่อหาต้นไม้ทั้งต้นด้วยการเขียนโปรแกรมด้วยความสัมพันธ์แบบเวียนเกิด  โดยในการเลือกว่าลักษณะใดดีที่สุดนั้นดูจากค่าของลักษณะเรียกว่าเกนความรู้ (Information gain)
ก่อนที่จะรู้จักเกนความรู้จะต้องนิยามค่าหนึ่งที่ใช้บอกความไม่บริสุทธิ์ของข้อมูลก่อน เรียกว่าเอนโทรปี (Entropy) โดยนิยามเอนโทรปีของต้นไม้การตัดสินใจในตัวในเซตของตัวอย่าง S คือ E (S) ดังนี้
โดยสำหรับต้นไม้การตัดสินใจที่มีผลลัพธ์เป็นแค่เพียงค่าตรรกะ (boolean) ใช่กับไม่ใช่เหมือนกับที่ยกมาตอนต้นของบทความนั้น จะมีเอนโทรปีคือ
เมื่อพิจารณาเอนโทรปีแล้วจะเห็นว่าเอนโทรปีจะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 กับ 1 โดยจะมีค่าเป็นศูนย์เมื่อทุกๆกรณีมีผลลัพธ์เพียงแบบเดียว เช่น ใช่ทั้งหมด หรือ ไม่ใช่ทั้งหมด และจะมีค่ามากขึ้นเมื่อเริ่มมีค่าที่แตกต่างกันมากขึ้น หรือจะพูดอีกนัยหนึ่งก็คือเอนโทรปีจะมีค่ามากขึ้นหากข้อมูลไม่บริสุทธิ์ และจะตัดสินใจได้ว่าผลลัพธ์จะเป็นอะไรเมื่อเอนโทรปีเป็น 0 เท่านั้น
เกนความรู้ (Information Gain)
ซึ่งจากการนิยามเอนโทรปีข้างต้น ทำให้เราสามารถนิยามลักษณะของตัวแปรต้นที่ดีได้ โดยตัวแปร A จะเป็นตัวแปรต้นที่ดีก็ต่อเมื่อหากว่าแบ่งข้อมูลตัวอย่าง (Example) ออกเป็นชุดๆมีจำนวนชุดตามจำนวนค่าของ A ที่เป็นไปได้เพื่อให้แต่ละกรณี (Instance) ในชุดนั้นมีค่า A เพียงค่าเดียวและค่าเฉลี่ยของเอนโทรปีของชุดข้อมูลที่ถูกแบ่งออก (partition) มานั้นต่ำที่สุด เรียกค่าคาดหวังของการลดลงของเอนโทรปีหลังจากข้อมูลถูกแบ่งด้วย A ว่าเกนความรู้ของ A นิยามโดย
จะเห็นว่าหากเกนความรู้ของ A ยิ่งมากแสดงว่าหลังจากแบ่งตัวอย่าง S ด้วย A แล้วในแต่ละชุดที่แบ่งได้จะมี Entropy เข้าใกล้ศูนย์มากยิ่งขึ้น ทำให้ใกล้ที่จะตัดสินใจได้มากขึ้น เกนความรู้จึงเป็นค่าที่ดีที่จะบอกความดีของตัวแปรต้นที่นำมาพิจารณา
การใช้ ID3 สอนต้นไม้การตัดสินใจ
เมื่อเราสามารถบอกความดีของตัวแปรต้นได้จึงสามารถนำไปช่วยในการหาต้นไม้การตัดสินใจด้วย ID3 ได้โดยมีกระบวนการดังนี้
นำมาเขียนเป็นรหัสเทียม (pseudo code) ได้ดังนี้ โดยยกตัวอย่างมาเฉพาะกรณีที่ตัวแปรตามมีแค่เพียงใช่กับไม่ใช่เท่านั้น
ต้นไม้การตัดสินใจกับการค้นหาสมมติฐาน.
ID3 สามารถมองได้ว่าเป็นการค้นหาสมมติฐาน (hypothesis) จากสเปซของสมมติฐานทั้งหมด (hypothesis space) โดยที่สมมติฐานทั้งหมดคือต้นไม้การตัดสินใจทั้งหมดที่เป็นไปได้จากลักษณะต่างๆที่กำหนดมา ID3 ค้นหาต้นไม้จากรูปแบบง่ายไปสู่รูปแบบที่ซับซ้อน (simple-to-complex) ทั่วสเปซดังรูปด้านบน เริ่มจากต้นไม้ที่ว่างเปล่า และใส่รายละเอียดไปเรื่อยๆเพื่อให้สอดคล้องกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้มากยิ่งขึ้น ฟังก์ชันที่บอกแนวทางการเติบโตของต้นไม้คือเกนความรู้ เมื่อมอง ID3 ในมุมมองของการค้นหาแล้ว สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพและข้อจำกัดได้ดังนี้
ประเด็นอื่นๆของต้นไม้การตัดสินใจ.
การหลีกเลี่ยงการจำกัดอยู่กับตัวอย่างที่นำมาสอนมากเกินไป (overfit) ของต้นไม้การตัดสินใจ
ในหลายๆครั้งการเรียนรู้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจทำให้ฟังก์ชันที่ได้ออกมาจำกัดอยู่กับข้อมูลที่นำมาสอน ตัวอย่างเช่น สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 90% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 30% แต่สมมติฐานสำหรับต้นไม้การตัดสินใจ h' อัตราความถูกต้องในชุดที่นำมาสอนเป็น 70% แต่ในความเป็นจริงถูกต้อง 50% จะเรียนสมมติฐาน h ว่าโอเวอร์ฟิต (overfit)
การเข้ากันมากเกินไปของข้อมูลเกิดได้ดังตัวอย่างด้านบน ในตอนแรกต้นไม้ยังว่างเปล่าแล้วค่อยๆมีบัพเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆตามขั้นตอนวิธีการ ID3 ทำให้ความถูกต้องของข้อมูลในชุดที่นำมาเรียนรู้นั้นมากขึ้นเรื่อยๆตามลำดับ เมื่อพิจารณาความถูกต้องในข้อมูลจริงก็เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน แต่เมื่อจำนวนบัพเพิ่มขึ้นถึงจุดหนึ่งความถูกต้องในข้อมูลจริงกลับลดลง เรียกเหตุการณ์นี้ว่าการเข้ากันมากเกินไป อาจเกิดจากการที่มีบางตัวแปรต้นที่ต้นไม้การตัดสินใจนำมาพิจารณาที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือเกี่ยวข้องน้อยมากกับตัวแปรตาม เมื่อนำตัวแปรนี้มาพิจารณาด้วยจึงเกิดการแบ่งส่วนของข้อมูลเพิ่มจึ้นโดยไม่จำเป็น ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เรียกว่าการเข้ากันมากเกินไปขึ้น ซึ่งมีกระบวนการการแก้ไขเหตุการณ์นี้ได้ด้วยสองวิธีคือ
ซึ่งแบบแรกนั้นในทางปฏิบัติเป็นไปได้ยากกว่าแบบที่สองเพราะเราไม่รู้ว่าเมื่อไรควรจะหยุดการเจริญเติบโตของต้นไม้ จึงใช้วิธีที่สองมากกว่าซึ่งในวิธีที่สองนี้เริ่มต้นจะแบ่งตัวอย่าง (Example) ออกเป็น 3 ส่วนด้วยกันคือ
ซึ่งในกระบวนการตัดแต่งนั้นจะพิจารณาบัพในต้นไม้ว่าหากตัดบัพใดทิ้งแล้วความแม่นยำใน validating set ไม่ลดลงก็จะตัดทิ้งและจะตัดไปเรื่อยๆจนกว่าจะไม่สามารถตัดทิ้งตามเงื่อนไขได้อีก
การจัดการกับชุดข้อมูลที่นำมาเรียนรู้ที่ให้ค่าลักษณะของตัวแปรมาไม่ครบ
ในบางกรณีข้อมูลที่มีให้มีบางตัวขาดหายไป เช่น การวิเคราะห์โรคของผู้ป่วยอาจต้องใช้ผลเลือดในการวิเคราะห์ แต่ไม่สามารถหามาได้ จึงอาจต้องประมาณผลเลือดโดยการประมาณวิธีหนึ่งคือการใช้ผลเลือดที่คนส่วนใหญ่เป็นมากที่สุดซึ่งถูกใช้โดย Mingers (1989) หรืออีกวิธีคือการวิเคราะห์อัตราส่วนซึ่งถ่วงน้ำหนักการตัดสินใจในแต่ละอย่างด้วยสถิติที่ผ่านมา วิธีนี้ถูกนำมาใช้ใน C4.5 โดย Quinlan (1993)
การจัดการกับตัวแปรต้นที่มีค่าต่อเนื่อง
เมื่อตัวแปรต้นมีค่าต่อเนื่องจำเป็นที่จะต้องมีการแบ่งค่าต่อเนื่องออกมาเป็นช่วงๆแบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งไม่ต่อเนื่องทำให้สามารถประมวลผลได้ด้วยต้นไม้การตัดสินใจ แต่หากต้องการข้อมูลนำเขาและส่งออกที่ต่อเนื่องจริงๆจำเป็นที่จะต้องใช้วิธีอื่นๆ เช่น ข่ายงานประสาทเทียม (Neural Network)
การจัดการกับตัวแปรต้นที่มีราคา
ในปัญหาบางอย่างการที่จะหาตัวแปรต้นมาพิจารณานั้นจำเป็นที่จะต้องลงทุน เช่น การที่จะตรวจสอบว่าผู้ป่วยเป็นโรครึเปล่าอาจต้องรู้ ความดัน อุณหภูมิ ข้อมูลของเลือด ฟิลม์เอ็กซเรย์ ซึ่งข้อมูลจะได้มาเมื่อเสียต้นทุนไปจำนวนหนึ่ง ดังนั้นในการนิยามความดีของตัวแปรต้นที่เหมาะสมสำหรับการสร้างต้นไม้การตัดสินใจจำเป็นที่จะต้องเอาอีกปัจจัยคือ ราคา เข้ามาร่วมพิจารณาด้วย ในปี 1990 Tan และ Schilimmer เสนอค่าความดีของตัวแปรต้นเพื่อใช้ประมวลผลกับการรับรู้ของหุ่นยนต์ผ่านทางเซนเซอร์คือ
ภาษาพม่า
ภาษาพม่า หรือ ภาษาเมียนมา  เป็นภาษาตระกูลจีน-ทิเบตที่พูดกันในประเทศพม่า มีสถานะเป็นภาษาทางการและภาษาของชาวพม่าซึ่งเป็นกลุ่มชาติพันธุ์หลักของประเทศ ใน ค.ศ. 2007 มีผู้พูดภาษานี้เป็นภาษาแม่ 33 ล้านคน ส่วนใหญ่เป็นชาวพม่าและกลุ่มชาติพันธุ์ใกล้ชิด และมีผู้พูดเป็นภาษาที่สอง 10 ล้านคน โดยเฉพาะชนกลุ่มน้อยในประเทศพม่าและประเทศเพื่อนบ้าน ใน ค.ศ. 2014 ประชากรพม่ามี 36.39 ล้านคน และในเดือนเมษายน ค.ศ. 2020 มีประชากรประมาณ 38.2 ล้านคน
ภาษาพม่าเป็นภาษาที่มีวรรณยุกต์ ลักษณะน้ำเสียง (รวมถึงทำเนียบภาษา) และเป็นภาษาเน้นพยางค์
ภาษาพม่าอยู่ในกลุ่มภาษาพม่าใต้ในตระกูลภาษาจีน-ทิเบต โดยภาษาพม่าเป็นภาษานอกกลุ่มภาษาจีนที่มีผู้พูดมากที่สุดในตระกูล ภาษานี้เป็นภาษาลำดับที่ 5 ในตระกูลภาษาจีน-ทิเบตที่พัฒนาระบบการเขียนของตน ถัดจากอักษรจีน, อักษรปยู, อักษรทิเบต และอักษรตันกุต
ภาษาถิ่นและสำเนียง.
ภาษาพม่ามาตรฐานคือสำเนียงย่างกุ้ง ภาษาถิ่นในพม่าภาคเหนือและภาคใต้จะต่างจากภาษากลาง ภาษาถิ่นในรัฐยะไข่ยังมีเสียง /ร/ แต่สำเนียงย่างกุ้งออกเสียงเป็น /ย/ ภาษาพม่าแบ่งอย่างกว้าง ๆ ได้ 2 ระดับ คือระดับทางการใช้งานวรรณคดี งานราชการและวิทยุกระจายเสียง ระดับไม่เป็นทางการใช้ภายในครอบครัวและกับเพื่อน พระภิกษุชาวพม่ามักพูดกันเองด้วยภาษาบาลี ซึ่งได้รับอิทธิพลจากศาสนาพุทธ
หน่วยเสียงพยัญชนะในภาษาพม่ามีดังต่อไปนี้
หน่วยเสียงสระในภาษาพม่ามีดังต่อไปนี้
โดยทั่วไปถือว่าภาษาพม่ามีหน่วยเสียงวรรณยุกต์ 4 หน่วยเสียง ในตารางข้างล่างนี้ สัญลักษณ์แทนวรรณยุกต์จะแสดงไว้เหนือสระ ดังตัวอย่าง
การถอดเป็นอักษรโรมัน.
ภาษาพม่าไม่มีระบบการถอดเป็นอักษรโรมันที่แน่นอน คำหลายคำสะกดต่างจากที่ออกเสียง เช่น คำว่าพระพุทธเจ้า ออกเสียงว่า "pha-ya" แต่เขียนว่า "bu-ya" การถอดภาษาพม่าเป็นอักษรโรมันจึงทำได้ยากแต่พอจะใช้การถอดเป็นอักษรโรมันของภาษาบาลีมาเทียบเคียงได้ หรือบางครั้งอาจใช้ระบบเอ็มแอลซีทีเอส
การเรียงคำเป็นแบบ ประธาน-กรรม-กริยา ยกเว้นคำว่า ga (เป็น) ซึ่งจะวางต่อจากประธาน คำสรรพนามเปลี่ยนตามเพศและสถานะของผู้ฟัง เป็นภาษาพยางค์เดี่ยว แต่มีรากศัพท์และการเติมคำอุปสรรค การเรียงคำในประโยคไม่มีบุพบท สันธานแต่ใช้การเติมปัจจัย
คำคุณศัพท์.
คำคุณศัพท์มาก่อนคำนาม เช่น chuo-dé lu (สวยงาม + dé + คน = คนสวย) หรือตามหลังนาม เช่น lu chuo (คนสวย) การเปรียบเทียบใช้คำอุปสรรค à-คำคุณศัพท์-ปัจจัย zon คำคุณศัพท์บอกจำนวน ตามหลังคำนาม
รากศัพท์ของคำกริยามักเติมปัจจัยอย่างน้อย 1 ตัว เพื่อบอกกาล ความสุภาพ รูปแบบกริยา เป็นต้น ไม่มีการใช้คำสันธาน รูปกริยาไม่เปลี่ยนตามบุคคล จำนวน หรือเพศของประธาน ตัวอย่างเช่น คำกริยา sá (กิน) เป็น
คำนามภาษาพม่าทำให้เป็นพหูพจน์โดยเติมปัจจัย dei (หรือ tei ถ้ามีเสียงตัวสะกด) อาจใช้ปัจจัย myà ที่แปลว่ามากได้ด้วย ตัวอย่างเช่น nwá = วัว nwá- dei = วัวหลายตัว จะไม่ใช้ปัจจัยแสดงพหูพจน์เมื่อมีการแสดงการนับคำนาม เช่น เด็ก 5 คน ใช้ว่า kelei (เด็ก) ngá (5) yauk (คน)
ภาษาพม่ามีลักษณนามเช่นเดียวกับภาษาจีน ภาษาไทย และภาษามลายู คำลักษณนามที่ใช้ทั่วไปได้แก่
คำสรรพนามที่เป็นรูปประธานใช้ขึ้นต้นประโยค รูปกรรมจะมีปัจจัย –go ต่อท้าย ตัวอย่างคำสรพนาม เช่น
คำศัพท์ส่วนใหญ่มาจากภาษาตระกูลทิเบต-พม่า ศัพท์เกี่ยวกับศาสนา การศึกษา ปรัชญา รัฐบาลและศิลปะ ได้มาจากภาษาบาลีเป็นส่วนใหญ่ คำยืมจากภาษาอังกฤษมักเกี่ยวกับธุรกิจหรือการปกครองสมัยใหม่ คำยืมจากภาษาฮินดีมักเกี่ยวกับอาหารและการปรุงอาหาร
เบริลเลียม
เบริลเลียม  เป็นธาตุในตารางธาตุที่มีสัญลักษณ์ Be และเลขอะตอม 4 เป็นธาตุไบวาเลนต์ที่มีพิษ น้ำหนักอะตอม 9.0122 amu จุดหลอมเหลว 1287°C จุดเดือด (โดยประมาณ) 2970°C ความหนาแน่น (จากการคำนวณ) 1.85 g/cm3 เลขออกซิเดชันสามัญ + 2 เบริลเลียมเป็นโลหะแอลคาไลน์เอิร์ธ มีสีเทาเหมือนเหล็ก แข็งแรง น้ำหนักเบา แต่เปราะ ซึ่งส่วนใหญ่ใช้เป็นตัวที่ทำให้โลหะผสมแข็งขึ้น (โดยเฉพาะทองแดงเบริลเลียม)
เดิม Louis-Nicolas Vauquelin ตั้งชื่อว่า กลูซิเนียม ( สัญลักษณ์อดีด Gl, glucinium ) มาจากภาษากรีก glykys แปลว่า “หวาน” เนื่องจากสารประกอบเบริลเลียมมีความหวาน ในปี ค.ศ. 1828 Martin Heinrich Klaproth ตั้งชื่อว่า เบริลเลียม ตามชื่อแร่ เบริล ( Beryl, ภาษากรีก Beryllos )
ในการวิเคราะห์ช่วงแรก แร่เบริลกับมรกตพบสารที่คล้ายคลึงกัน จึงสรุปผิดเป็นอะลูมิเนียมซิลิเคต และนักแร่วิทยา René Just Haüy พบว่าแร่สองชนิตนี้มีโครงสร้างผลึกที่คล้ายกันมาก จึงพบนักเคมี Louis-Nicolas Vauquelin เพื่อวิเคราะห์แร่ทางเคมี  ในปี ค.ศ. 1797 Vauquelin แยกสารประกอบเบริลเลียมออกจากอะลูมิเนียมโดยนำแร่เบริลปฏิกิริยากับเบสจนเกิดการหลอมเหลวของอะลูมิเนียมไฮดรอกไซด์
ปี ค.ศ. 1828 Friedrich Wöhler และ Antoine Busy ต่างก็สามารถแยกธาตุเบริลเลียมด้วยวิธีปฏิกิริยาโลหะโพแทสเซียมกับเบริลเลียมคลอไรด์
&lt;chem&gt;BeCl2 + 2K -&gt; 2KCl + Be&lt;/chem&gt;
วิธีนี้สามารถสร้างได้แค่เม็ดโลหะเบริลเลียมขนาดเล็กเนื่องจากผลิตโพแทสเซียมด้วยวิธีการแยกด้วยไฟฟ้าจากสารประกอบโพแทสเซียมจึงไม่สามารถสร้างแท่งโลหะเบริลเลียมด้วยวิธีหล่อหรือวิธีตีรูป ปี ค.ศ. 1898 Paul Lebeau เก็บตัวอย่างโลหะเบริลเลียมบริสุทธิ์ด้วยวิธีการแยกด้วยไฟฟ้าของสารละลายเบริลเลียมฟลูออไรด์และโซเดียมฟลูออไรด์ ในศตวรรษที่ 19 เมื่อพบสารประกอบเบริลลียมใหม่ นอกจากรายงานจุดหลอมเหลวกับค่าการละลายแล้วยังรายงานรสชาติเป็นเรื่องปกติ
การผลิตเบริลเลียมมีตั้งแต่ก่อนสงครามโลกครั้งที่หนึ่ง แต่เริ่มผลิตปริมาณมากในต้นทศวรรษที่ 1930 ปริมาณผลิตของเบริลเลียมเพิ่มมากขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงสงครามโลกครั้งที่สองเนื่องจากความต้องการของโลหะผสมเบริลเลียมที่แข็งแรงและสารเรืองแสงบนหลอดฟลูออเรสเซนต์เพิ่ม หลอดฟลูออเรสเซนต์ช่วงแรกใช้สารออร์โทซิงค์ซิลิเคตที่ผสมเบริลเลียมแต่หลังจากพบความเป็นพิษ ใช้สารประเภทฮาโลฟอสเฟตเป็นสารเรืองสารแทน การใช้เบริลเลียมในช่วงแรกยังใช้เป็นเบรกของเครื่องบินทหารเนื่องจากมีความแข็ง จุดหลอมแหลวสูง และมีความสามารถในการระบายความร้อนสูง แต่ด้วยการคำนึงถึงสิ่งแวดล้อมจึงแทนเป็นวัสดุอื่นๆ
เบริลเลียมผลิตจากแร่ธาตุอย่างแร่เบริล แร่เบริลเป็นแร่รัตนชาติที่มีชื่อเรียกอื่นว่า อะความารีน และ มรกต ตามสีที่เกิดจากสิ่งเจือปนในแร่ โครงสร้างผลึกที่เสถียรสุดในอุณหภูมิและความดันปกติคือ Hexagonal close-packed โลหะบริสุทธิ์มีสีเทาขาว และเมื่ออยู่ในอากาศจะเกิดชั้นออกไซด์ ทำให้อยู่อย่างเสถียร มีค่าความแข็งในระดับ 6 ถึง 7 ในมาตราโมสซึ่งแข็งและเปราะในอุณหภูมิห้อง แต่เมื่ออุณหภูมิสูงขึ้น ความเหนียวจะเพิ่มขึ้น สามารถละลายในทั้งสภาวะกรดและเบส ไอโซโทปที่เสถียรของเบริลเลียมไม่ได้สังเคราะห์ด้วยการสังเคราะห์นิวเคลียสในดาวฤกษ์แต่สังเคราะห์จากการแตกเป็นเสี่ยงโดยรังสีคอสมิกของธาตุหนักอย่างคาร์บอนและไนโตรเจน
ในตารางธาตุ เบริลเลียมจัดอยู่ในธาตุหมู่ 2 แต่มีสมบัติคล้ายกับอะลูมิเนียมที่อยู่ในธาตุหมู่ 13 มากกว่าแคลเซียมและสตรอนเซียมที่อยู่ในหมู่เดียวกัน ยกตัวอย่างเช่น แคลเซียมและสตรอนเซียมเมื่อตรวจสีเปลวไฟจะมีสีแต่เบริลเลียมไม่มีสี จึงมีบางครั้งไม่จัดเบริลเลียมอยู่ในธาตุโลหะแอลคาไลน์เอิร์ท ถึงแม้จัดอย่ในธาตุหมู่ 2 นอกจากนั้นสารประกอบไบนารีของเบริลเลียมมีโครงสร้างคล้ายกับของสังกะสี
เบริลเลียมมีไอโซโทปที่เสถียรอยู่ 2 ไอโซโทป และในอุณหภูมิและความดันปกติ ( ที่อุณหภูมิและความดันปกติมาตรฐาน ) มีโครงสร้างผลึกที่เสถียรที่สุดคือ Hexagonal close-packed ซึ่งมีค่าคงที่แลตทิซเป็น a=2.268Å, b=3.594Å เมื่ออยู่ในสภาวะอุณหภูมิสูง โครงสร้างผลึกแบบ Body-centered cubic จะเสถียรมากที่สุด มีค่าความแข็งในระดับ 6 ถึง7 ในมาตราโมสเป็นค่าที่แข็งสุดในธาตุหมู่ 2 แต่เปราะจนสามารถทำเป็งผงโดยการทุบตีได้ อย่างไรก็ตาม เมื่ออุณหภูมิสูงขึ้นความเหนียวจะเพิ่มขึ้น จึงมีความสามารถทางเครื่องกลสูง เหมาะสำหรับการใช้ในงานที่อุณหภูมิสูงอย่างเตาปฏิกรณ์ฟิวชั่น แต่ใช้ในงานเช่นนี้ กรณีอุณหภูมิต่ำกว่า 400°C สมบัติความเหนียวจะต่ำลงถึงขั้นมีปัญหาในการใช้งาน ความถ่วงจำเพาะเท่ากับ 1.816 จุดหลอมเหลวเท่ากับ1,284°C จุดเดือดเท่ากับ 2,767°C
เบริลเลียมมีค่ามอดูลัสของยังเท่ากับ 287GPa เป็นค่าที่มากกว่าค่ามอดูลัสของยังของเหล็กถึง 50  ดังนั้นมีความทนทานต่อการหักงอสูง ค่ามอดูลัสของยังที่สูงแสดงถึงความแข็งแกร่งของเบริลเลียมดีมาก และมีความเสถียรสูงในสภาวะที่ภารทางความร้อนมากจึงนิยมใช้เป็นชิ้นส่วนโครงสร้างของยานอวกาศและอากาศยาน นอกจากนั้นค่ามอดูลัสของยังที่สูงและเบริลเลียมมีความหนาแน่นค่อนข้างต่ำ ทำให้สมบัติการนำเสียงสูงถึงประมาณ 12.9 กิโลเมตรต่อวินาที ซึ่งค่านี้เปลี่ยนแปลงตามสิ่งแวดล้อม จากสมบัตินี้นิยมใช้เป็นแผ่นสั่นของลำโพงหรือเครื่องเสียงอื่นๆ
สมบัติทางเคมี.
ธาตุเบริลเลียมมีความสามารถในการปฏิกิริยารีดักชันสูง ศักยภาพการเกิดรีดักชันE0มีค่าเท่ากับ -1.85V ซึ่งค่านี้เกิดจากแนวโน้มเกิดเป็นไอออนที่สูงกว่าอะลูมิเนียมจึงคาดว่ามีความสามารถในปฏิกิริยา แต่ความจริงแล้วพื้นผิวจะเกิดชั้นออกไซด์ที่เสถียรจึงไม่เกิดปฏิกิริยากับน้ำและออกซิเจน แต่เมื่อเกิดปฏิกิริยาแล้วจะเกิดปฏิกิริยาเผาไหม้และได้สารผสมเบริลเลียมออกไซด์และเบริลเลียมไนไตรด์
เบริลเลียมที่มีชั้นออกไซด์จะมีความต้านทานกับกรด แต่เมื่อเบริลเลียมที่เอาชั้นออกไซด์ออกแล้วปฏฺกิริยากับกรดที่มีความสามารถในการออกซิเดชั้นน้อยจะเกิดปฏิกิริยาอย่างรวดเร็ว ถ้าปฏิกิริยากับกรดที่มีความสามารถในการออกซิเดชันมากจะปฏิกิริยาช้า และปฏิกิริยากับเบสแก่จะเกิดไอออน&lt;chem&gt;[Be(OH)4 ]^2-&lt;/chem&gt;และแก๊สไฮโดรเจน ซึ่งมีสมบัติคล้ายกับอะลูมิเนียม เบริลเลียมยังสามารถปฏิกิริยากับน้ำเกิดไฮโดรเจนและเบริลเลียมไฮดรอกไซด์ ซึ่งเบริลเลียมไฮดรอกไซด์มีค่าการละลายต่ำและติดกับผิวเบริลเลียมจึงไม่เกิดปฏิกิริยาต่อเมื่อเบริลเลียมบริเวณพื้นผิวปฏิกิริยาทั้งหมด
การจัดเรียงอิเล็กตรอนของเบลิเลียมคือ[He]2s2 เบริลเลียมมีพลังงานไอออไนเซชันสูงเมื่อเทียบกับขนาดอะตอม เบริลเลียมจึงยากที่จะเกิดเป็นไอออนและทำให้สารประกอบของเบริลเลียมเกิดพันธะโคเวเลนต์ สาเหตุอีกอย่างคือเกิดจากความหนาแน่นประจุสูง จากFajans' rules ไอออนบวกที่ขนาดเล็กและมีความหนาแน่นประจุสูงจะดึงเวเลนซ์อิเล็กตรอนของไอออนบวก ( เรียกว่าโพลาไรซ์ ) ทำให้เกิดพันธะโคเวเลนต์ เบริลเลียมมีขนาดเล็กและมีประจุ 2+ จึงเกิดพันธะโคเวเลนต์ ธาตุในคาบที่ 2 มีแนวโน้มของพลังงานไอออไนเซชันตามมวลอะตอม แต่เบริลเลียมมีพลังงานไอออไนเซชันสูงกว่าโบรอนที่มีมวลมากกว่า สาเหตุเกิดจากเวเลนซ์อิเล็กตรอนของเบริลเลียมอยู่ในออร์บิทัล2s และเวเลนซ์อิเล็กตรอนของโบรอนอยู่ในออร์บิทัล2p อิเล็กตรอนในออร์บิทัล2pจะรับผลกระทบจากปรากฏการณ์การบังของอิเล็กตรอน(Shielding effect)ทำให้พลังงานไอออไนเซชันของอิเล็กตรอนในออร์บิทัล2pลดลง แต่อิเล้กตรอนในออร์บิทัล2sจะไม่ได้รับผลกระทบจากปรากฏการดังกล่าวจึงมีพลังงานไอออไนเซชันมากกว่าอิเล็กตรอนในออร์บิทัล2p เป็นสาเหตุที่เบริลเลียมมีพลังงานไอออไนเซชันมากกว่าโบรอน
สารเชิงซ้อนโคออร์ดิเนชันหรือไอออนเชิงซ้อนโคออร์ดิเนชันของเบริลเลียมส่วนใหญ่เกิด4พันธะโคออร์ดิเนตโคเวเลนต์ ยกตัวอย่างเช่น &lt;chem&gt;[Be(H2O)4]^2+&lt;/chem&gt;, &lt;chem&gt;[BeX4]^2-&lt;/chem&gt; EDTAจะเกิดเป็นลิแกนด์ของเบริลเลียมเกิดสารเชิงซ้อนทรงแปดหน้ามากกว่าลิแกนด์อื่นๆจึงนิยมใช้ในการวิเคราะห์สาร เช่น เมื่อเติมEDTAลงในสารเชิงซ้อนอะซิติลอะซิโตนกับเบริลเลียม EDTAจะเกิดสารเชิงซ้อนแทนที่อะซิติลอะซิโตนและอะซิติลอะซิโตนจะหลุดออก สามารถสกัดเบริลเลียมด้วยสารละลายได้ วิธีนี้อาจจะถูกรบกวนโดยไอออนบวกอื่นๆเช่นAl3+
เมื่อร่างกายได้รับเบริลเลียมจะมีความอันตรายจึงเป็นอุปสรรคต่อใช้ในเชิงพาณิชย์ เบริลเลียมมีความกัดกร่อนต่อเนื้อเยื่อจนเกิดโรคเบริลเลียมเรื้อรังที่อันตรายถึงเสียชีวิต
ผลกระทบต่อร่างกาย.
เบริลเลียมเป็นสารที่มีความอันตรายสูง ก่อโรคร้ายแรงต่อบริเวณปอดที่รู้จักกันในชื่อ Berylliosis, โรคเบริลเลียมเรื้อรัง เบริลเลียมเป็นพิษต่อสิ่งมีชีวิตในน้ำและเป็นสารกัดกร่อนเนื้อเยื่อ เมื่อสูดดมสารประกอบที่ลาลายได้จะก่อโรคเบริลเลียมเฉียบพลันเป็นโรคกลุ่มปอดบวมทางเคมีเมื่อสัมผัสกับผิวโดยตรงเกิดอักเสบ
โรคเบริลเลียมเรื้อรัง( CBD ) มีระยะฟักตัวตั้งแต่อาทิตย์ถึง20ปี อัตราเสียชีวิต37%และถ้าเป็นหญิงตั้งครรภ์จะมีอัตรามากกว่า โดยทั่วไปแล้วโรคเบริลเลียมเรื้อรังเป็นโรคภูมิต้านตนเอง คาดมีคนที่รู้สึกโรคได้ต่ำกว่า 5% กลไกเกิดโรคคือ เบริลเลียมส่งผลต่อการทำงานของเอนไซม์ทำให้ยับยั้งการแบ่งเซลและเมแทบอลิซึม โรคโรคเบริลเลียมเรื้อรังมีอาการคล้ายกับโรค Sarcoidosis จึงแยกโรคนี้เป็นสำคัญต่อการวินิฉัยโรค
โดยทั่วไปแล้วโรคเบริลเลียมเฉียบพลันเป็นโรคปอดบวมทางเคมี มีกลไกเกิดโรคที่แตกต่างจากโรคเบริลเลียมเรื้อรังมีนิยามว่า "เป็นโรคปอดที่เกิดจากเบริลเลียมใน1ปี"และปริมาณเบริลเลียมที่ได้รับกับความหนักของอาการมีความสัมพันธ์กัน ทราบว่าเกิดโรคเมื่อมีความเข้มข้นเบริลเลียมสูงกว่า 1000μg/m3และ ไม่เกิดโรคเมื่อต่ำกว่า 100μg/m3