Классификация интеллектуального анализа данных — это процесс, который включает анализ данных для выявления закономерностей и взаимосвязей. Цель классификации — построить модель, которую можно использовать для прогнозирования класса или категории новых экземпляров данных на основе их атрибутов или характеристик. Классификация — это контролируемый метод обучения, то есть он использует помеченный набор данных для построения прогностической модели.

Методы классификации интеллектуального анализа данных:

  1. Деревья решений. Дерево решений — это графическое представление процесса принятия решений. Он состоит из узлов, которые представляют функции данных, и ветвей, которые представляют решения, основанные на этих функциях. Деревья решений легко интерпретировать и могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.
  2. Наивный байесовский алгоритм: Наивный байесовский алгоритм — это вероятностный алгоритм, который делает прогнозы на основе вероятностей признаков. Он предполагает, что признаки независимы друг от друга, и вычисляет вероятность каждого класса на основе вероятности признаков.
  3. K-ближайшие соседи (KNN): KNN — это непараметрический алгоритм, который делает прогнозы на основе сходства признаков. Он вычисляет расстояние между новым экземпляром данных и существующими экземплярами данных и выбирает k ближайших соседей, чтобы сделать прогноз.
  4. Машины опорных векторов (SVM): SVM — это линейный или нелинейный алгоритм, который разделяет данные на разные классы с помощью гиперплоскости. Цель SVM состоит в том, чтобы максимизировать запас между гиперплоскостью и ближайшими точками данных.
  5. Случайный лес: случайный лес — это ансамбль деревьев решений, который делает прогнозы путем усреднения прогнозов нескольких деревьев решений. Каждое дерево решений строится с использованием случайного подмножества функций и случайного подмножества экземпляров данных.

Давайте посмотрим на пример интеллектуального анализа данных с использованием стратегии, основанной на дереве решений.

Здесь цель состоит в том, чтобы найти метки класса для столбца Target. Из обучающих данных (рис. слева) 1) применяется процесс, называемый индукцией 2) который генерирует модель. Генерация модели основана на алгоритме знаний 3) Теперь, когда набор тестовых данных предоставляется с помощью этой модели, класс метка для целевого столбца тестовых данных может быть предсказана. Весь этот процесс изображен выше на диаграмме.

Этапы классификации интеллектуального анализа данных:

  1. Предварительная обработка данных. Предварительная обработка данных включает в себя очистку, преобразование и подготовку данных для анализа. Это включает в себя обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и масштабирование числовых переменных.
  2. Выбор функций. Выбор функций включает в себя выбор наиболее важных функций для анализа. Это можно сделать с помощью статистических методов, знаний предметной области или алгоритмов машинного обучения.
  3. Выбор модели. Выбор модели включает в себя выбор наилучшего алгоритма для данных и проблемы. Это можно сделать, сравнив производительность разных алгоритмов на одном и том же наборе данных.
  4. Обучение модели. Обучение модели включает использование помеченного набора данных для построения прогностической модели. Это включает в себя разделение набора данных на наборы для обучения и тестирования, подгонку модели к обучающим данным и оценку производительности модели на тестовых данных.
  5. Настройка модели. Настройка модели включает настройку гиперпараметров модели для оптимизации ее производительности. Это можно сделать с помощью таких методов, как перекрестная проверка и поиск по сетке.

Вывод:

Классификация интеллектуального анализа данных — это мощный метод прогнозирования класса или категории новых экземпляров данных на основе их атрибутов или функций. Он включает в себя ряд алгоритмов и методов, включая деревья решений, наивный байесовский метод, KNN, SVM и случайный лес. Процесс классификации интеллектуального анализа данных включает несколько этапов, включая предварительную обработку данных, выбор признаков, выбор модели, обучение модели и настройку модели. Следуя этим шагам, специалисты по данным могут создавать точные и эффективные прогностические модели, которые можно использовать в самых разных приложениях.