Penjelasan Klasifikasi dalam Data Mining: Jenis, Pengklasifikasi & Aplikasi [2022]

Data mining adalah salah satu bagian terpenting dari ilmu data. Ini memungkinkan Anda untuk mendapatkan data yang diperlukan dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang sama untuk melakukan proses analisis.

Pada kolom berikut, kita akan membahas klasifikasi sistem data mining dan mendiskusikan teknik klasifikasi yang berbeda yang digunakan dalam proses tersebut. Anda akan belajar bagaimana mereka digunakan dalam konteks hari ini dan bagaimana Anda bisa menjadi ahli di bidang ini.

Apa itu Penambangan Data?

Data mining mengacu pada menggali atau menambang data dengan cara yang berbeda untuk mengidentifikasi pola dan mendapatkan lebih banyak wawasan ke dalamnya. Ini melibatkan menganalisis pola yang ditemukan untuk melihat bagaimana mereka dapat digunakan secara efektif.

Dalam penambangan data, Anda mengurutkan kumpulan data besar, menemukan pola yang diperlukan, dan membangun hubungan untuk melakukan analisis data. Ini adalah salah satu langkah penting dalam analisis data, dan tanpanya, Anda tidak dapat menyelesaikan proses analisis data.

Data mining adalah salah satu langkah awal dalam setiap proses analisis data. Oleh karena itu, sangat penting untuk melakukan penambangan data dengan benar.

Apa itu Klasifikasi dalam Data Mining?

Klasifikasi dalam data mining adalah teknik umum yang memisahkan titik data ke dalam kelas yang berbeda. Ini memungkinkan Anda untuk mengatur semua jenis kumpulan data, termasuk kumpulan data yang kompleks dan besar serta yang kecil dan sederhana.

Ini terutama melibatkan penggunaan algoritme yang dapat Anda modifikasi dengan mudah untuk meningkatkan kualitas data. Ini adalah alasan besar mengapa pembelajaran yang diawasi sangat umum dengan klasifikasi dalam teknik dalam penambangan data. Tujuan utama dari klasifikasi adalah untuk menghubungkan variabel yang diinginkan dengan variabel yang dibutuhkan. Variabel yang diminati harus bertipe kualitatif.

Algoritma menetapkan hubungan antara variabel untuk prediksi. Algoritme yang Anda gunakan untuk klasifikasi dalam penambangan data disebut pengklasifikasi, dan pengamatan yang Anda lakukan melalui hal yang sama disebut instance. Anda menggunakan teknik klasifikasi dalam penambangan data ketika Anda harus bekerja dengan variabel kualitatif.

Ada beberapa jenis algoritma klasifikasi, masing-masing dengan fungsi dan aplikasi yang unik. Semua algoritma tersebut digunakan untuk mengekstrak data dari kumpulan data. Aplikasi mana yang Anda gunakan untuk tugas tertentu bergantung pada tujuan tugas dan jenis data yang perlu Anda ekstrak.

Jenis Teknik Klasifikasi dalam Data Mining

Sebelum kita membahas berbagai algoritma klasifikasi dalam data mining, mari kita lihat dulu jenis teknik klasifikasi yang tersedia. Pada dasarnya, kita dapat membagi algoritma klasifikasi menjadi dua kategori:

1. Generatif
2. Diskriminatif

Berikut penjelasan singkat dari kedua kategori tersebut:

Generatif

Sebuah algoritma klasifikasi generatif memodelkan distribusi kelas individu. Ia mencoba mempelajari model yang menciptakan data melalui estimasi distribusi dan asumsi model. Anda dapat menggunakan algoritme generatif untuk memprediksi data yang tidak terlihat.

Algoritma generatif yang menonjol adalah Naive Bayes Classifier.

Diskriminatif

Ini adalah algoritma klasifikasi dasar yang menentukan kelas untuk deretan data. Ini model dengan menggunakan data yang diamati dan tergantung pada kualitas data bukan distribusinya.

Regresi logistik adalah jenis pengklasifikasi diskriminatif yang sangat baik.

Pengklasifikasi dalam Pembelajaran Mesin

Klasifikasi adalah aspek yang sangat populer dari data mining. Akibatnya, pembelajaran mesin memiliki banyak pengklasifikasi:

1. Regresi logistik
2. Regresi linier
3. Pohon keputusan
4. hutan acak
5. Naif Bayes
6. Mendukung Mesin Vektor
7. K-tetangga terdekat

1. Regresi Logistik

Regresi logistik memungkinkan Anda untuk memodelkan probabilitas peristiwa atau kelas tertentu. Ini menggunakan logistik untuk memodelkan variabel dependen biner. Ini memberi Anda probabilitas dari satu percobaan. Karena regresi logistik dibuat untuk klasifikasi dan membantu Anda memahami dampak dari beberapa variabel independen pada satu variabel hasil.

Masalah dengan regresi logistik adalah bahwa itu hanya berfungsi ketika variabel prediksi Anda adalah biner, dan semua prediktornya independen. Juga, ini mengasumsikan bahwa data tidak memiliki nilai yang hilang, yang bisa menjadi masalah besar.

2. Regresi Linier

Regresi linier didasarkan pada pembelajaran yang diawasi dan melakukan regresi. Ini memodelkan nilai prediksi menurut variabel independen. Terutama, kami menggunakannya untuk mengetahui hubungan antara peramalan dan variabel.

Ini memprediksi nilai variabel dependen menurut variabel independen tertentu. Secara khusus, ia menemukan hubungan linier antara variabel independen dan variabel dependen. Ini sangat baik untuk data yang dapat Anda pisahkan secara linier dan sangat efisien. Namun, itu rentan terhadap overfitting dan hidung. Selain itu, bergantung pada asumsi bahwa variabel independen dan dependen terkait secara linier.

3. Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah teknik klasifikasi yang paling kuat dalam data mining. Ini adalah diagram alur yang mirip dengan struktur pohon. Di sini, setiap simpul internal mengacu pada pengujian pada suatu kondisi, dan setiap cabang mewakili hasil pengujian (apakah itu benar atau salah). Setiap simpul daun dalam pohon keputusan memiliki label kelas.

Anda dapat membagi data ke dalam kelas yang berbeda sesuai dengan pohon keputusan. Itu akan memprediksi kelas mana yang akan menjadi milik titik data baru sesuai dengan pohon keputusan yang dibuat. Batas prediksinya adalah garis vertikal dan horizontal.

4. Hutan acak

Pengklasifikasi hutan acak cocok dengan beberapa pohon keputusan pada sub-sampel dataset yang berbeda. Ini menggunakan rata-rata untuk meningkatkan akurasi prediksi dan mengelola overfitting. Ukuran sub-sampel selalu sama dengan ukuran sampel masukan; Namun, sampel diambil dengan penggantian.

Keuntungan khusus dari pengklasifikasi hutan acak adalah mengurangi overfitting. Selain itu, pengklasifikasi ini memiliki akurasi yang jauh lebih tinggi daripada pohon keputusan. Namun, ini adalah algoritma yang jauh lebih lambat untuk prediksi waktu nyata dan merupakan algoritma yang sangat rumit, oleh karena itu, sangat menantang untuk diimplementasikan secara efektif.

5. Naif Bayes

Algoritma Naive Bayes mengasumsikan bahwa setiap fitur independen satu sama lain dan bahwa semua fitur berkontribusi sama pada hasil.

Asumsi lain yang diandalkan oleh algoritma ini adalah bahwa semua fitur memiliki kepentingan yang sama. Ini memiliki banyak aplikasi di dunia saat ini, seperti penyaringan spam dan pengklasifikasian dokumen. Naive Bayes hanya membutuhkan sejumlah kecil data pelatihan untuk estimasi parameter yang diperlukan. Selain itu, pengklasifikasi Naive Bayes secara signifikan lebih cepat daripada pengklasifikasi canggih dan canggih lainnya.

Namun, pengklasifikasi Naive Bayes terkenal buruk dalam estimasi karena mengasumsikan semua fitur sama pentingnya, yang tidak benar di sebagian besar skenario dunia nyata.

6. Mendukung Mesin Vektor

Algoritme mesin vektor Dukungan, juga dikenal sebagai SVM, mewakili data pelatihan dalam ruang yang dibedakan ke dalam kategori berdasarkan celah besar. Titik data baru kemudian dipetakan ke dalam ruang yang sama, dan kategorinya diprediksi sesuai dengan sisi celah tempat mereka berada. Algoritme ini sangat berguna dalam ruang dimensi tinggi dan cukup hemat memori karena hanya menggunakan subset titik pelatihan dalam fungsi keputusannya.

Algoritma ini tertinggal dalam memberikan estimasi probabilitas. Anda harus menghitungnya melalui validasi silang lima kali lipat, yang sangat mahal.

7. K-Tetangga Terdekat

Algoritma k-nearest neighbor memiliki batas prediksi non-linier karena merupakan pengklasifikasi non-linear. Ini memprediksi kelas titik data uji baru dengan menemukan k kelas tetangga terdekatnya. Anda akan memilih k tetangga terdekat dari titik data uji dengan menggunakan jarak Euclidean. Di k tetangga terdekat, Anda harus menghitung jumlah titik data yang ada dalam kategori berbeda, dan Anda akan menetapkan titik data baru ke kategori dengan tetangga paling banyak.

Ini adalah algoritma yang cukup mahal karena menemukan nilai k membutuhkan banyak sumber daya. Selain itu, ia juga harus menghitung jarak setiap instance ke setiap sampel pelatihan, yang selanjutnya meningkatkan biaya komputasinya.

Aplikasi Klasifikasi Sistem Data Mining

Ada banyak contoh bagaimana kita menggunakan algoritma klasifikasi dalam kehidupan kita sehari-hari. Berikut ini adalah yang paling umum:

• Pemasar menggunakan algoritme klasifikasi untuk segmentasi audiens. Mereka mengklasifikasikan audiens target mereka ke dalam kategori yang berbeda dengan menggunakan algoritme ini untuk merancang strategi pemasaran yang lebih akurat dan efektif.
• Ahli meteorologi menggunakan algoritma ini untuk memprediksi kondisi cuaca menurut berbagai parameter seperti kelembaban, suhu, dll.
• Pakar kesehatan masyarakat menggunakan pengklasifikasi untuk memprediksi risiko berbagai penyakit dan membuat strategi untuk mengurangi penyebarannya.
• Lembaga keuangan menggunakan algoritme klasifikasi untuk menemukan mangkir untuk menentukan kartu dan pinjaman siapa yang harus mereka setujui. Ini juga membantu mereka dalam mendeteksi penipuan.

Kesimpulan

Klasifikasi adalah salah satu bagian data mining yang paling populer. Seperti yang Anda lihat, ia memiliki banyak sekali aplikasi dalam kehidupan kita sehari-hari. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang klasifikasi dan penambangan data, kami sarankan untuk memeriksa Program PG Eksekutif kami di Ilmu Data .

Ini adalah kursus online 12 bulan dengan lebih dari 300+ mitra perekrutan. Program ini menawarkan bantuan karir khusus, dukungan siswa yang dipersonalisasi, dan enam spesialisasi berbeda:

• Generalis ilmu data
• Pembelajaran mendalam
• Pemrosesan bahasa alami
• Intelijen bisnis / Analisis data
• Analisis bisnis
• Rekayasa data