データマイニングにおける分類の説明：タイプ、分類子、およびアプリケーション[2022]

データマイニングは、データサイエンスの最も重要な部分の1つです。 これにより、必要なデータを取得し、そこから実用的な洞察を生成して分析プロセスを実行できます。

次のコラムでは、データマイニングシステムの分類について説明し、プロセスで使用されるさまざまな分類手法について説明します。 それらが今日の文脈でどのように使用されているか、そしてこの分野の専門家になる方法を学びます。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングとは、さまざまな方法でデータを掘り下げたりマイニングしたりして、パターンを特定し、それらについてより多くの洞察を得ることを指します。 発見されたパターンを分析して、それらを効果的に使用する方法を確認します。

データマイニングでは、大規模なデータセットを並べ替え、必要なパターンを見つけ、データ分析を実行するための関係を確立します。 これはデータ分析の重要なステップの1つであり、これがないと、データ分析プロセスを完了できません。

データマイニングは、あらゆるデータ分析プロセスの最初のステップの1つです。 したがって、データマイニングを適切に実行することが重要です。

データマイニングの分類とは何ですか？

データマイニングの分類は、データポイントをさまざまなクラスに分類する一般的な手法です。 複雑なデータセットや大きなデータセットだけでなく、小さなデータセットや単純なデータセットなど、あらゆる種類のデータセットを整理できます。

これは主に、データ品質を向上させるために簡単に変更できるアルゴリズムの使用を含みます。 これが、教師あり学習がデータマイニングの手法の分類で特に一般的である大きな理由です。 分類の主な目的は、対象の変数を必要な変数に接続することです。 対象となる変数は、定性的なタイプである必要があります。

アルゴリズムは、予測のために変数間のリンクを確立します。 データマイニングで分類に使用するアルゴリズムは分類子と呼ばれ、それを介して行う観測はインスタンスと呼ばれます。 質的変数を操作する必要がある場合は、データマイニングで分類手法を使用します。

分類アルゴリズムには複数のタイプがあり、それぞれに独自の機能とアプリケーションがあります。 これらのアルゴリズムはすべて、データセットからデータを抽出するために使用されます。 特定のタスクに使用するアプリケーションは、タスクの目的と抽出する必要のあるデータの種類によって異なります。

データマイニングにおける分類手法の種類

データマイニングのさまざまな分類アルゴリズムについて説明する前に、まず、利用可能な分類手法の種類を見てみましょう。 主に、分類アルゴリズムを2つのカテゴリに分類できます。

1. 原動力
2. 識別的

これら2つのカテゴリの簡単な説明は次のとおりです。

原動力

生成的分類アルゴリズムは、個々のクラスの分布をモデル化します。 モデルの分布と仮定の推定を通じてデータを作成するモデルを学習しようとします。 生成アルゴリズムを使用して、見えないデータを予測できます。

著名な生成アルゴリズムは、単純ベイズ分類器です。

識別的

これは、データの行のクラスを決定する基本的な分類アルゴリズムです。 観測データを使用してモデル化し、分布ではなくデータ品質に依存します。

ロジスティック回帰は、優れたタイプの識別分類器です。

機械学習の分類子

分類は、データマイニングで非常に人気のある側面です。 その結果、機械学習には多くの分類子があります。

1. ロジスティック回帰
2. 線形回帰
3. デシジョンツリー
4. ランダムフォレスト
5. ナイーブベイズ
6. ベクターマシンのサポート
7. K最近傍

1.ロジスティック回帰

ロジスティック回帰を使用すると、特定のイベントまたはクラスの確率をモデル化できます。 ロジスティックを使用して、バイナリ従属変数をモデル化します。 それはあなたに単一の試行の確率を与えます。 ロジスティック回帰は分類のために構築されており、単一の結果変数に対する複数の独立変数の影響を理解するのに役立ちます。

ロジスティック回帰の問題は、予測変数がバイナリであり、すべての予測変数が独立している場合にのみ機能することです。 また、データに欠落値がないことを前提としています。これは非常に問題になる可能性があります。

2.線形回帰

線形回帰は、教師あり学習に基づいており、回帰を実行します。 独立変数に従って予測値をモデル化します。 主に、予測と変数の関係を見つけるために使用します。

特定の独立変数に従って従属変数値を予測します。 特に、独立変数と従属変数の間の線形関係を見つけます。 線形に分離できるデータに最適で、非常に効率的です。 ただし、過剰適合や鼻になりがちです。 さらに、独立変数と従属変数が線形に関連しているという仮定に依存しています。

3.ディシジョンツリー

デシジョンツリーは、データマイニングで最も堅牢な分類手法です。 木構造に似たフローチャートです。 ここで、すべての内部ノードは条件のテストを参照し、各ブランチはテストの結果を表します（それがtrueかfalseかに関係なく）。 デシジョンツリーのすべてのリーフノードは、クラスラベルを保持します。

デシジョンツリーに従って、データをさまざまなクラスに分割できます。 作成された決定木に従って、新しいデータポイントがどのクラスに属するかを予測します。 その予測境界は垂直線と水平線です。

4.ランダムフォレスト

ランダムフォレスト分類器は、さまざまなデータセットサブサンプルの複数の決定木に適合します。 平均を使用して、予測精度を高め、過剰適合を管理します。 サブサンプルサイズは常に入力サンプルサイズと同じです。 ただし、サンプルは置き換えて描画されます。

ランダムフォレスト分類器の特有の利点は、過剰適合を減らすことです。 さらに、この分類器は、決定木よりもはるかに精度が高くなります。 ただし、これはリアルタイム予測では非常に低速なアルゴリズムであり、非常に複雑なアルゴリズムであるため、効果的に実装するのは非常に困難です。

5.ナイーブベイズ

Naive Bayesアルゴリズムは、すべての機能が互いに独立しており、すべての機能が結果に等しく寄与することを前提としています。

このアルゴリズムが依存するもう1つの仮定は、すべての機能が同等の重要性を持っているということです。 スパムフィルタリングやドキュメントの分類など、今日の世界には多くのアプリケーションがあります。 ナイーブベイズは、必要なパラメーターを推定するために少量のトレーニングデータのみを必要とします。 さらに、単純ベイズ分類器は、他の高度で高度な分類器よりも大幅に高速です。

ただし、単純ベイズ分類器は、すべての機能が同等に重要であると想定しているため、推定が不十分であることで有名です。これは、ほとんどの実際のシナリオには当てはまりません。

6.サポートベクターマシン

SVMとも呼ばれるサポートベクターマシンアルゴリズムは、大きなギャップによってカテゴリに区別された空間内のトレーニングデータを表します。 次に、新しいデータポイントが同じスペースにマッピングされ、それらのカテゴリは、それらが該当するギャップの側面に従って予測されます。 このアルゴリズムは、高次元空間で特に役立ち、決定関数でトレーニングポイントのサブセットのみを使用するため、メモリ効率が非常に高くなります。

このアルゴリズムは、確率推定の提供に遅れをとっています。 5分割交差検定で計算する必要がありますが、これは非常にコストがかかります。

7.K最近傍法

k最近傍アルゴリズムは、非線形分類器であるため、非線形予測境界があります。 k最近傍のクラスを見つけることにより、新しいテストデータポイントのクラスを予測します。 ユークリッド距離を使用して、テストデータポイントのk最近傍を選択します。 k最近傍では、さまざまなカテゴリに存在するデータポイントの数を数える必要があり、新しいデータポイントを最も隣接するカテゴリに割り当てます。

kの値を見つけるには多くのリソースが必要になるため、これは非常に高価なアルゴリズムです。 さらに、すべてのインスタンスからすべてのトレーニングサンプルまでの距離も計算する必要があるため、計算コストがさらに高くなります。

データマイニングシステムの分類のアプリケーション

日常生活で分類アルゴリズムを使用する方法の例はたくさんあります。 最も一般的なものは次のとおりです。

• マーケターは、オーディエンスのセグメンテーションに分類アルゴリズムを使用します。 彼らは、これらのアルゴリズムを使用して、より正確で効果的なマーケティング戦略を考案することにより、ターゲットオーディエンスをさまざまなカテゴリに分類します。
• 気象学者はこれらのアルゴリズムを使用して、湿度、温度などのさまざまなパラメータに従って気象条件を予測します。
• 公衆衛生の専門家は、分類器を使用してさまざまな病気のリスクを予測し、その広がりを緩和するための戦略を作成します。
• 金融機関は、分類アルゴリズムを使用して不履行者を見つけ、承認するカードとローンを決定します。 また、詐欺の検出にも役立ちます。

結論

分類は、データマイニングの最も人気のあるセクションの1つです。 ご覧のとおり、私たちの日常生活にはたくさんの用途があります。 分類とデータマイニングについて詳しく知りたい場合は、データサイエンスのエグゼクティブPGプログラムを確認することをお勧めします。

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