Classification dans l'exploration de données expliquée : types, classificateurs et applications [2022]

L'exploration de données est l'une des parties les plus importantes de la science des données. Il vous permet d'obtenir les données nécessaires et de générer des informations exploitables à partir de celles-ci pour effectuer les processus d'analyse.

Dans la colonne suivante, nous couvrirons la classification des systèmes d'exploration de données et discuterons des différentes techniques de classification utilisées dans le processus. Vous apprendrez comment ils sont utilisés dans le contexte actuel et comment vous pouvez devenir un expert dans ce domaine.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

L'exploration de données consiste à creuser ou à extraire les données de différentes manières pour identifier des modèles et obtenir plus d'informations à leur sujet. Cela implique d'analyser les modèles découverts pour voir comment ils peuvent être utilisés efficacement.

Dans l'exploration de données, vous triez de grands ensembles de données, trouvez les modèles requis et établissez des relations pour effectuer une analyse des données. C'est l'une des étapes cruciales de l'analyse de données, et sans elle, vous ne pouvez pas terminer un processus d'analyse de données.

L'exploration de données fait partie des étapes initiales de tout processus d'analyse de données. Par conséquent, il est essentiel d'effectuer correctement l'exploration de données.

Qu'est-ce que la classification dans l'exploration de données ?

La classification dans l'exploration de données est une technique courante qui sépare les points de données en différentes classes. Il vous permet d'organiser des ensembles de données de toutes sortes, y compris des ensembles de données complexes et volumineux ainsi que des ensembles de données petits et simples.

Il s'agit principalement d'utiliser des algorithmes que vous pouvez facilement modifier pour améliorer la qualité des données. C'est une des principales raisons pour lesquelles l'apprentissage supervisé est particulièrement courant avec la classification dans les techniques d'exploration de données. L'objectif principal de la classification est de relier une variable d'intérêt aux variables requises. La variable d'intérêt doit être de type qualitatif.

L'algorithme établit le lien entre les variables pour la prédiction. L'algorithme que vous utilisez pour la classification dans l'exploration de données s'appelle le classificateur, et les observations que vous faites par le biais de celui-ci sont appelées les instances. Vous utilisez des techniques de classification dans l'exploration de données lorsque vous devez travailler avec des variables qualitatives.

Il existe plusieurs types d'algorithmes de classification, chacun avec sa fonctionnalité et son application uniques. Tous ces algorithmes sont utilisés pour extraire des données d'un ensemble de données. L'application que vous utilisez pour une tâche particulière dépend de l'objectif de la tâche et du type de données que vous devez extraire.

Types de techniques de classification dans l'exploration de données

Avant de discuter des différents algorithmes de classification dans l'exploration de données, examinons d'abord le type de techniques de classification disponibles. Principalement, nous pouvons diviser les algorithmes de classification en deux catégories :

1. Génératif
2. Discriminatif

Voici une brève explication de ces deux catégories :

Génératif

Un algorithme de classification générative modélise la distribution des classes individuelles. Il essaie d'apprendre le modèle qui crée les données grâce à l'estimation des distributions et des hypothèses du modèle. Vous pouvez utiliser des algorithmes génératifs pour prédire des données invisibles.

Un algorithme génératif de premier plan est le classificateur Naive Bayes.

Discriminatif

C'est un algorithme de classification rudimentaire qui détermine une classe pour une ligne de données. Il modélise en utilisant les données observées et dépend de la qualité des données au lieu de ses distributions.

La régression logistique est un excellent type de classificateurs discriminants.

Classificateurs en apprentissage automatique

La classification est un aspect très populaire de l'exploration de données. En conséquence, l'apprentissage automatique a de nombreux classificateurs :

1. Régression logistique
2. Régression linéaire
3. Arbres de décision
4. Forêt aléatoire
5. Bayes naïf
6. Soutenir les machines vectorielles
7. K-plus proches voisins

1. Régression logistique

La régression logistique vous permet de modéliser la probabilité d'un événement ou d'une classe particulière. Il utilise une logistique pour modéliser une variable dépendante binaire. Il vous donne les probabilités d'un seul essai. Parce que la régression logistique a été conçue pour la classification et vous aide à comprendre l'impact de plusieurs variables indépendantes sur une seule variable de résultat.

Le problème avec la régression logistique est qu'elle ne fonctionne que lorsque votre variable prédite est binaire et que tous les prédicteurs sont indépendants. En outre, il suppose que les données n'ont pas de valeurs manquantes, ce qui peut être assez problématique.

2. Régression linéaire

La régression linéaire est basée sur l'apprentissage supervisé et effectue une régression. Il modélise une valeur de prédiction en fonction de variables indépendantes. Principalement, nous l'utilisons pour découvrir la relation entre la prévision et les variables.

Il prédit une valeur de variable dépendante en fonction d'une variable indépendante spécifique. En particulier, il trouve la relation linéaire entre la variable indépendante et la variable dépendante. Il est excellent pour les données que vous pouvez séparer linéairement et est très efficace. Cependant, il est sujet au surajustement et au nez. De plus, il repose sur l'hypothèse que les variables indépendantes et dépendantes sont liées linéairement.

3. Arbres de décision

L'arbre de décision est la technique de classification la plus robuste en data mining. Il s'agit d'un organigramme semblable à une arborescence. Ici, chaque nœud interne fait référence à un test sur une condition, et chaque branche représente un résultat du test (qu'il soit vrai ou faux). Chaque nœud feuille d'un arbre de décision contient une étiquette de classe.

Vous pouvez diviser les données en différentes classes selon l'arbre de décision. Il prédirait à quelles classes appartiendrait un nouveau point de données en fonction de l'arbre de décision créé. Ses limites de prédiction sont des lignes verticales et horizontales.

4. Forêt aléatoire

Le classificateur de forêt aléatoire adapte plusieurs arbres de décision sur différents sous-échantillons d'ensembles de données. Il utilise la moyenne pour améliorer sa précision prédictive et gérer le surajustement. La taille du sous-échantillon est toujours égale à la taille de l'échantillon d'entrée ; cependant, les échantillons sont tirés avec remise.

Un avantage particulier du classificateur de forêt aléatoire est qu'il réduit le surajustement. De plus, ce classificateur a beaucoup plus de précision que les arbres de décision. Cependant, il s'agit d'un algorithme beaucoup plus lent pour la prédiction en temps réel et c'est un algorithme très compliqué, donc très difficile à mettre en œuvre efficacement.

5. Bayes naïf

L'algorithme Naive Bayes suppose que chaque fonctionnalité est indépendante les unes des autres et que toutes les fonctionnalités contribuent de manière égale au résultat.

Une autre hypothèse sur laquelle repose cet algorithme est que toutes les caractéristiques ont la même importance. Il a de nombreuses applications dans le monde d'aujourd'hui, telles que le filtrage du spam et la classification des documents. Naive Bayes ne nécessite qu'une petite quantité de données d'apprentissage pour l'estimation des paramètres requis. De plus, un classificateur Naive Bayes est nettement plus rapide que les autres classificateurs sophistiqués et avancés.

Cependant, le classificateur Naive Bayes est connu pour être médiocre en matière d'estimation car il suppose que toutes les caractéristiques sont d'égale importance, ce qui n'est pas vrai dans la plupart des scénarios du monde réel.

6. Soutenez la machine de vecteur

L'algorithme de la machine à vecteurs de support, également connu sous le nom de SVM, représente les données d'entraînement dans l'espace différenciées en catégories par de grands écarts. De nouveaux points de données sont ensuite cartographiés dans le même espace et leurs catégories sont prédites en fonction du côté de l'écart dans lequel ils se situent. Cet algorithme est particulièrement utile dans les espaces de grande dimension et est assez économe en mémoire car il n'emploie qu'un sous-ensemble de points d'apprentissage dans sa fonction de décision.

Cet algorithme tarde à fournir des estimations de probabilité. Vous auriez besoin de les calculer via une validation croisée quintuple, ce qui est très coûteux.

7. K-Voisins les plus proches

L'algorithme du k plus proche voisin a des limites de prédiction non linéaires car il s'agit d'un classificateur non linéaire. Il prédit la classe d'un nouveau point de données de test en trouvant la classe de ses k plus proches voisins. Vous sélectionneriez les k voisins les plus proches d'un point de données de test en utilisant la distance euclidienne. Dans les k voisins les plus proches, vous devrez compter le nombre de points de données présents dans différentes catégories, et vous affecterez le nouveau point de données à la catégorie avec le plus de voisins.

C'est un algorithme assez coûteux car trouver la valeur de k prend beaucoup de ressources. De plus, il doit également calculer la distance de chaque instance à chaque échantillon d'apprentissage, ce qui augmente encore son coût de calcul.

Applications de la classification des systèmes d'exploration de données

Il existe de nombreux exemples de la façon dont nous utilisons les algorithmes de classification dans notre vie quotidienne. Voici les plus courants :

• Les spécialistes du marketing utilisent des algorithmes de classification pour la segmentation de l'audience. Ils classent leurs publics cibles en différentes catégories en utilisant ces algorithmes pour concevoir des stratégies de marketing plus précises et efficaces.
• Les météorologues utilisent ces algorithmes pour prédire les conditions météorologiques en fonction de divers paramètres tels que l'humidité, la température, etc.
• Les experts en santé publique utilisent des classificateurs pour prédire le risque de diverses maladies et créer des stratégies pour atténuer leur propagation.
• Les institutions financières utilisent des algorithmes de classification pour trouver les défaillants afin de déterminer les cartes et les prêts qu'ils doivent approuver. Cela les aide également à détecter les fraudes.

Conclusion

La classification est l'une des sections les plus populaires de l'exploration de données. Comme vous pouvez le voir, il a une tonne d'applications dans notre vie quotidienne. Si vous souhaitez en savoir plus sur la classification et l'exploration de données, nous vous recommandons de consulter notre programme Executive PG en science des données .

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