Klassifizierung im Data Mining erklärt: Typen, Klassifikatoren und Anwendungen [2022]

Data Mining ist einer der wichtigsten Bereiche der Datenwissenschaft. Es ermöglicht Ihnen, die erforderlichen Daten zu erhalten und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, um die Analyseprozesse durchzuführen.

In der folgenden Kolumne behandeln wir die Klassifizierung von Data-Mining-Systemen und erörtern die verschiedenen Klassifizierungstechniken, die dabei verwendet werden. Sie erfahren, wie sie im heutigen Kontext verwendet werden und wie Sie Experte auf diesem Gebiet werden können.

Was ist Data-Mining?

Data Mining bezieht sich auf das Graben oder Mining der Daten auf unterschiedliche Weise, um Muster zu identifizieren und mehr Einblicke in sie zu erhalten. Dabei werden die entdeckten Muster analysiert, um zu sehen, wie sie effektiv genutzt werden können.

Beim Data Mining sortieren Sie große Datensätze, finden die erforderlichen Muster und stellen Beziehungen her, um Datenanalysen durchzuführen. Dies ist einer der entscheidenden Schritte in der Datenanalyse, und ohne sie können Sie einen Datenanalyseprozess nicht abschließen.

Data Mining gehört zu den ersten Schritten in jedem Datenanalyseprozess. Daher ist es wichtig, Data Mining richtig durchzuführen.

Was ist Klassifizierung im Data Mining?

Die Klassifizierung im Data Mining ist eine gängige Technik, die Datenpunkte in verschiedene Klassen unterteilt. Es ermöglicht Ihnen, Datensätze aller Art zu organisieren, einschließlich komplexer und großer Datensätze sowie kleiner und einfacher.

Es geht in erster Linie darum, Algorithmen zu verwenden, die Sie leicht ändern können, um die Datenqualität zu verbessern. Dies ist ein wichtiger Grund, warum überwachtes Lernen besonders häufig bei Klassifikationstechniken im Data Mining vorkommt. Das Hauptziel der Klassifizierung besteht darin, eine interessierende Variable mit den erforderlichen Variablen zu verbinden. Die interessierende Variable sollte vom qualitativen Typ sein.

Der Algorithmus stellt die Verknüpfung zwischen den Variablen für die Vorhersage her. Der Algorithmus, den Sie für die Klassifizierung im Data Mining verwenden, wird als Klassifikator bezeichnet, und Beobachtungen, die Sie durch denselben machen, werden als Instanzen bezeichnet. Sie verwenden Klassifikationstechniken im Data Mining, wenn Sie mit qualitativen Variablen arbeiten müssen.

Es gibt mehrere Arten von Klassifizierungsalgorithmen, jeder mit seiner einzigartigen Funktionalität und Anwendung. Alle diese Algorithmen werden verwendet, um Daten aus einem Datensatz zu extrahieren. Welche Anwendung Sie für eine bestimmte Aufgabe verwenden, hängt vom Ziel der Aufgabe und der Art der Daten ab, die Sie extrahieren müssen.

Arten von Klassifizierungstechniken im Data Mining

Bevor wir die verschiedenen Klassifikationsalgorithmen beim Data Mining erörtern, wollen wir uns zunächst die Art der verfügbaren Klassifikationstechniken ansehen. Primär können wir die Klassifikationsalgorithmen in zwei Kategorien einteilen:

1. Generativ
2. Diskriminierend

Hier ist eine kurze Erklärung dieser beiden Kategorien:

Generativ

Ein generativer Klassifikationsalgorithmus modelliert die Verteilung einzelner Klassen. Es versucht, das Modell, das die Daten erzeugt, durch Schätzung von Verteilungen und Annahmen des Modells zu lernen. Sie können generative Algorithmen verwenden, um unsichtbare Daten vorherzusagen.

Ein bekannter generativer Algorithmus ist der Naive Bayes Classifier.

Diskriminierend

Es ist ein rudimentärer Klassifizierungsalgorithmus, der eine Klasse für eine Reihe von Daten bestimmt. Es modelliert unter Verwendung der beobachteten Daten und hängt von der Datenqualität statt von ihren Verteilungen ab.

Die logistische Regression ist eine hervorragende Art von diskriminierenden Klassifikatoren.

Klassifikatoren im maschinellen Lernen

Die Klassifizierung ist ein sehr beliebter Aspekt des Data Mining. Infolgedessen hat maschinelles Lernen viele Klassifikatoren:

1. Logistische Regression
2. Lineare Regression
3. Entscheidungsbäume
4. Zufälliger Wald
5. Naive Bayes
6. Support-Vektor-Maschinen
7. K-nächste Nachbarn

1. Logistische Regression

Mit der logistischen Regression können Sie die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses oder einer bestimmten Klasse modellieren. Es verwendet eine Logistik, um eine binäre abhängige Variable zu modellieren. Es gibt Ihnen die Wahrscheinlichkeiten eines einzelnen Versuchs. Weil die logistische Regression für die Klassifizierung entwickelt wurde und Ihnen hilft, die Auswirkungen mehrerer unabhängiger Variablen auf eine einzelne Ergebnisvariable zu verstehen.

Das Problem bei der logistischen Regression ist, dass sie nur funktioniert, wenn Ihre vorhergesagte Variable binär ist und alle Prädiktoren unabhängig sind. Außerdem wird davon ausgegangen, dass die Daten keine fehlenden Werte aufweisen, was ein ziemliches Problem sein kann.

2. Lineare Regression

Die lineare Regression basiert auf überwachtem Lernen und führt eine Regression durch. Es modelliert einen Vorhersagewert gemäß unabhängigen Variablen. In erster Linie verwenden wir es, um die Beziehung zwischen der Prognose und den Variablen herauszufinden.

Es sagt einen abhängigen Variablenwert gemäß einer bestimmten unabhängigen Variablen voraus. Insbesondere findet es die lineare Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen. Es eignet sich hervorragend für Daten, die linear getrennt werden können, und ist hocheffizient. Allerdings ist es anfällig für Overfitting und Nase. Darüber hinaus beruht es auf der Annahme, dass die unabhängigen und abhängigen Variablen linear zusammenhängen.

3. Entscheidungsbäume

Der Entscheidungsbaum ist die robusteste Klassifizierungstechnik im Data Mining. Es ist ein Flussdiagramm ähnlich einer Baumstruktur. Hier bezieht sich jeder interne Knoten auf einen Test auf eine Bedingung, und jeder Zweig steht für ein Ergebnis des Tests (ob es wahr oder falsch ist). Jeder Blattknoten in einem Entscheidungsbaum enthält eine Klassenbezeichnung.

Sie können die Daten gemäß dem Entscheidungsbaum in verschiedene Klassen aufteilen. Es würde vorhersagen, zu welchen Klassen ein neuer Datenpunkt gemäß dem erstellten Entscheidungsbaum gehören würde. Seine Vorhersagegrenzen sind vertikale und horizontale Linien.

4. Zufälliger Wald

Der Random-Forest-Klassifikator passt mehrere Entscheidungsbäume an verschiedene Datensatz-Unterstichproben an. Es verwendet den Durchschnitt, um seine Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und eine Überanpassung zu verwalten. Der Teilstichprobenumfang ist immer gleich dem Eingabestichprobenumfang; die Proben werden jedoch mit Zurücklegen gezogen.

Ein besonderer Vorteil des Random-Forest-Klassifikators besteht darin, dass er die Überanpassung reduziert. Darüber hinaus hat dieser Klassifikator eine wesentlich höhere Genauigkeit als Entscheidungsbäume. Es ist jedoch ein viel langsamerer Algorithmus für die Echtzeitvorhersage und ein hochkomplizierter Algorithmus, der daher sehr schwierig effektiv zu implementieren ist.

5. Naive Bayes

Der Naive-Bayes-Algorithmus geht davon aus, dass alle Merkmale unabhängig voneinander sind und dass alle Merkmale gleichermaßen zum Ergebnis beitragen.

Eine weitere Annahme, auf der sich dieser Algorithmus stützt, ist, dass alle Merkmale gleich wichtig sind. Es hat viele Anwendungen in der heutigen Welt, wie z. B. das Filtern von Spam und das Klassifizieren von Dokumenten. Naive Bayes benötigt nur eine geringe Menge an Trainingsdaten zur Schätzung der benötigten Parameter. Darüber hinaus ist ein Naive-Bayes-Klassifikator erheblich schneller als andere ausgeklügelte und fortgeschrittene Klassifikatoren.

Der Naive-Bayes-Klassifikator ist jedoch dafür bekannt, schlecht zu schätzen, da er davon ausgeht, dass alle Merkmale gleich wichtig sind, was in den meisten realen Szenarien nicht zutrifft.

6. Unterstützungsvektormaschine

Der Support-Vector-Machine-Algorithmus, auch SVM genannt, stellt die Trainingsdaten räumlich durch große Lücken in Kategorien differenziert dar. Neue Datenpunkte werden dann in denselben Raum abgebildet, und ihre Kategorien werden entsprechend der Seite der Lücke vorhergesagt, in die sie fallen. Dieser Algorithmus ist besonders nützlich in hochdimensionalen Räumen und ist ziemlich speichereffizient, da er nur eine Teilmenge von Trainingspunkten in seiner Entscheidungsfunktion verwendet.

Dieser Algorithmus hinkt bei der Bereitstellung von Wahrscheinlichkeitsschätzungen hinterher. Sie müssten sie durch fünffache Kreuzvalidierung berechnen, was sehr teuer ist.

7. K-Nächste Nachbarn

Der k-nächste-Nachbar-Algorithmus hat nichtlineare Vorhersagegrenzen, da er ein nichtlinearer Klassifikator ist. Es sagt die Klasse eines neuen Testdatenpunkts voraus, indem es die Klasse seiner k nächsten Nachbarn findet. Sie würden die k nächsten Nachbarn eines Testdatenpunkts auswählen, indem Sie die euklidische Distanz verwenden. In den k nächsten Nachbarn müssten Sie die Anzahl der Datenpunkte zählen, die in verschiedenen Kategorien vorhanden sind, und Sie würden den neuen Datenpunkt der Kategorie mit den meisten Nachbarn zuweisen.

Es ist ein ziemlich teurer Algorithmus, da das Finden des Werts von k viele Ressourcen erfordert. Darüber hinaus muss es auch den Abstand jeder Instanz zu jeder Trainingsprobe berechnen, was seine Rechenkosten weiter erhöht.

Anwendungen der Klassifizierung von Data-Mining-Systemen

Es gibt viele Beispiele dafür, wie wir Klassifizierungsalgorithmen in unserem täglichen Leben verwenden. Die folgenden sind die häufigsten:

• Vermarkter verwenden Klassifizierungsalgorithmen für die Zielgruppensegmentierung. Sie klassifizieren ihre Zielgruppen in verschiedene Kategorien, indem sie diese Algorithmen verwenden, um genauere und effektivere Marketingstrategien zu entwickeln.
• Meteorologen verwenden diese Algorithmen, um die Wetterbedingungen anhand verschiedener Parameter wie Feuchtigkeit, Temperatur usw. vorherzusagen.
• Experten für öffentliche Gesundheit verwenden Klassifikatoren, um das Risiko verschiedener Krankheiten vorherzusagen und Strategien zu entwickeln, um ihre Ausbreitung einzudämmen.
• Finanzinstitute verwenden Klassifizierungsalgorithmen, um Schuldner zu finden und zu bestimmen, wessen Karten und Kredite sie genehmigen sollten. Es hilft ihnen auch bei der Aufdeckung von Betrug.

Fazit

Die Klassifizierung gehört zu den beliebtesten Bereichen des Data Mining. Wie Sie sehen können, hat es eine Menge Anwendungen in unserem täglichen Leben. Wenn Sie mehr über Klassifizierung und Data Mining erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, sich unser Executive PG Program in Data Science anzusehen .

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