Explicación de la clasificación en minería de datos: tipos, clasificadores y aplicaciones [2022]

La minería de datos es una de las partes más importantes de la ciencia de datos. Te permite obtener los datos necesarios y generar insights procesables a partir de los mismos para realizar los procesos de análisis.

En la siguiente columna, cubriremos la clasificación de los sistemas de minería de datos y discutiremos las diferentes técnicas de clasificación utilizadas en el proceso. Aprendería cómo se usan en el contexto actual y cómo puede convertirse en un experto en este campo.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos se refiere a profundizar o extraer los datos de diferentes maneras para identificar patrones y obtener más información sobre ellos. Se trata de analizar los patrones descubiertos para ver cómo se pueden utilizar con eficacia.

En la minería de datos, ordena grandes conjuntos de datos, encuentra los patrones necesarios y establece relaciones para realizar análisis de datos. Es uno de los pasos fundamentales en el análisis de datos y, sin él, no puede completar un proceso de análisis de datos.

La minería de datos es uno de los pasos iniciales en cualquier proceso de análisis de datos. Por lo tanto, es vital realizar la minería de datos correctamente.

¿Qué es la clasificación en minería de datos?

La clasificación en la minería de datos es una técnica común que separa los puntos de datos en diferentes clases. Le permite organizar conjuntos de datos de todo tipo, incluidos conjuntos de datos grandes y complejos, así como conjuntos pequeños y simples.

Implica principalmente el uso de algoritmos que puede modificar fácilmente para mejorar la calidad de los datos. Esta es una gran razón por la cual el aprendizaje supervisado es particularmente común con la clasificación en técnicas de minería de datos. El objetivo principal de la clasificación es conectar una variable de interés con las variables requeridas. La variable de interés debe ser de tipo cualitativo.

El algoritmo establece el vínculo entre las variables para la predicción. El algoritmo que utiliza para la clasificación en la minería de datos se denomina clasificador, y las observaciones que realiza a través del mismo se denominan instancias. Utiliza técnicas de clasificación en minería de datos cuando tiene que trabajar con variables cualitativas.

Existen múltiples tipos de algoritmos de clasificación, cada uno con su funcionalidad y aplicación únicas. Todos esos algoritmos se utilizan para extraer datos de un conjunto de datos. La aplicación que utilice para una tarea en particular depende del objetivo de la tarea y del tipo de datos que necesite extraer.

Tipos de Técnicas de Clasificación en Minería de Datos

Antes de discutir los diversos algoritmos de clasificación en la minería de datos, veamos primero el tipo de técnicas de clasificación disponibles. Principalmente, podemos dividir los algoritmos de clasificación en dos categorías:

1. Generativo
2. Discriminatorio

He aquí una breve explicación de estas dos categorías:

Generativo

Un algoritmo de clasificación generativa modela la distribución de clases individuales. Intenta aprender el modelo que crea los datos a través de la estimación de distribuciones y supuestos del modelo. Puede usar algoritmos generativos para predecir datos no vistos.

Un algoritmo generativo destacado es el Clasificador Naive Bayes.

Discriminatorio

Es un algoritmo de clasificación rudimentario que determina una clase para una fila de datos. Modela utilizando los datos observados y depende de la calidad de los datos en lugar de sus distribuciones.

La regresión logística es un excelente tipo de clasificadores discriminativos.

Clasificadores en Machine Learning

La clasificación es un aspecto muy popular de la minería de datos. Como resultado, el aprendizaje automático tiene muchos clasificadores:

1. Regresión logística
2. regresión lineal
3. Árboles de decisión
4. Bosque aleatorio
5. bayesiana ingenua
6. Máquinas de vectores de soporte
7. K-vecinos más cercanos

1. Regresión logística

La regresión logística le permite modelar la probabilidad de un evento o clase en particular. Utiliza una logística para modelar una variable dependiente binaria. Te da las probabilidades de un solo intento. Porque la regresión logística se creó para la clasificación y lo ayuda a comprender el impacto de múltiples variables independientes en una sola variable de resultado.

El problema con la regresión logística es que solo funciona cuando la variable pronosticada es binaria y todos los predictores son independientes. Además, asume que los datos no tienen ningún valor faltante, lo que puede ser un gran problema.

2. Regresión lineal

La regresión lineal se basa en el aprendizaje supervisado y realiza la regresión. Modela un valor de predicción según variables independientes. Principalmente, lo usamos para averiguar la relación entre el pronóstico y las variables.

Predice un valor de variable dependiente de acuerdo con una variable independiente específica. En particular, encuentra la relación lineal entre la variable independiente y la variable dependiente. Es excelente para datos que puede separar de forma lineal y es muy eficiente. Sin embargo, es propenso al sobreajuste y la nariz. Además, se basa en el supuesto de que las variables independientes y dependientes están relacionadas linealmente.

3. Árboles de decisión

El árbol de decisión es la técnica de clasificación más robusta en minería de datos. Es un diagrama de flujo similar a una estructura de árbol. Aquí, cada nodo interno se refiere a una prueba sobre una condición, y cada rama representa un resultado de la prueba (ya sea verdadero o falso). Cada nodo de hoja en un árbol de decisión tiene una etiqueta de clase.

Puede dividir los datos en diferentes clases según el árbol de decisión. Predeciría a qué clases pertenecería un nuevo punto de datos de acuerdo con el árbol de decisión creado. Sus límites de predicción son líneas verticales y horizontales.

4. Bosque aleatorio

El clasificador de bosque aleatorio ajusta múltiples árboles de decisión en diferentes submuestras de conjuntos de datos. Utiliza el promedio para mejorar su precisión predictiva y administrar el sobreajuste. El tamaño de la submuestra siempre es igual al tamaño de la muestra de entrada; sin embargo, las muestras se extraen con reemplazo.

Una ventaja peculiar del clasificador de bosque aleatorio es que reduce el sobreajuste. Además, este clasificador tiene una precisión significativamente mayor que los árboles de decisión. Sin embargo, es un algoritmo mucho más lento para la predicción en tiempo real y es un algoritmo muy complicado, por lo tanto, muy difícil de implementar de manera efectiva.

5. Bayesiano ingenuo

El algoritmo Naive Bayes asume que cada característica es independiente entre sí y que todas las características contribuyen por igual al resultado.

Otra suposición en la que se basa este algoritmo es que todas las características tienen la misma importancia. Tiene muchas aplicaciones en el mundo actual, como filtrado de spam y clasificación de documentos. Naive Bayes solo requiere una pequeña cantidad de datos de entrenamiento para la estimación de los parámetros requeridos. Además, un clasificador Naive Bayes es significativamente más rápido que otros clasificadores sofisticados y avanzados.

Sin embargo, el clasificador Naive Bayes es conocido por ser pobre en la estimación porque asume que todas las características tienen la misma importancia, lo que no es cierto en la mayoría de los escenarios del mundo real.

6. Máquina de vectores de soporte

El algoritmo de máquina de vector de soporte, también conocido como SVM, representa los datos de entrenamiento en el espacio diferenciados en categorías por grandes espacios. Luego, los nuevos puntos de datos se mapean en el mismo espacio y sus categorías se predicen de acuerdo con el lado de la brecha en la que se encuentran. Este algoritmo es especialmente útil en espacios de alta dimensión y es bastante eficiente en memoria porque solo emplea un subconjunto de puntos de entrenamiento en su función de decisión.

Este algoritmo se retrasa en proporcionar estimaciones de probabilidad. Necesitaría calcularlos a través de una validación cruzada de cinco veces, lo cual es muy costoso.

7. K-vecinos más cercanos

El algoritmo vecino más cercano k tiene límites de predicción no lineales, ya que es un clasificador no lineal. Predice la clase de un nuevo punto de datos de prueba encontrando la clase de sus k vecinos más cercanos. Seleccionaría los k vecinos más cercanos de un punto de datos de prueba utilizando la distancia euclidiana. En los k vecinos más cercanos, tendría que contar la cantidad de puntos de datos presentes en diferentes categorías y asignaría el nuevo punto de datos a la categoría con la mayor cantidad de vecinos.

Es un algoritmo bastante costoso ya que encontrar el valor de k requiere muchos recursos. Además, también tiene que calcular la distancia de cada instancia a cada muestra de entrenamiento, lo que mejora aún más su costo de cómputo.

Aplicaciones de Clasificación de Sistemas de Minería de Datos

Hay muchos ejemplos de cómo usamos los algoritmos de clasificación en nuestra vida cotidiana. Los siguientes son los más comunes:

• Los especialistas en marketing utilizan algoritmos de clasificación para la segmentación de la audiencia. Clasifican a su público objetivo en diferentes categorías mediante el uso de estos algoritmos para diseñar estrategias de marketing más precisas y efectivas.
• Los meteorólogos utilizan estos algoritmos para predecir las condiciones meteorológicas en función de diversos parámetros como la humedad, la temperatura, etc.
• Los expertos en salud pública utilizan clasificadores para predecir el riesgo de diversas enfermedades y crean estrategias para mitigar su propagación.
• Las instituciones financieras utilizan algoritmos de clasificación para encontrar morosos para determinar qué tarjetas y préstamos deben aprobar. También les ayuda a detectar el fraude.

Conclusión

La clasificación es una de las secciones más populares de la minería de datos. Como puedes ver, tiene un montón de aplicaciones en nuestra vida diaria. Si está interesado en obtener más información sobre la clasificación y la minería de datos, le recomendamos que consulte nuestro Programa ejecutivo de PG en ciencia de datos .

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