Spiegazione della classificazione nel data mining: tipi, classificatori e applicazioni [2022]

Il data mining è una delle parti più importanti della scienza dei dati. Ti consente di ottenere i dati necessari e generare insight utilizzabili dagli stessi per eseguire i processi di analisi.

Nella colonna seguente tratteremo la classificazione dei sistemi di data mining e discuteremo le diverse tecniche di classificazione utilizzate nel processo. Imparerai come vengono utilizzati nel contesto di oggi e come puoi diventare un esperto in questo campo.

Che cos'è il data mining?

Il data mining si riferisce allo scavo o al mining dei dati in modi diversi per identificare i modelli e ottenere maggiori informazioni su di essi. Implica l'analisi dei modelli scoperti per vedere come possono essere utilizzati in modo efficace.

Nel data mining, ordini set di dati di grandi dimensioni, trovi i modelli richiesti e stabilisci relazioni per eseguire l'analisi dei dati. È uno dei passaggi fondamentali nell'analisi dei dati e senza di esso non è possibile completare un processo di analisi dei dati.

Il data mining è tra le fasi iniziali di qualsiasi processo di analisi dei dati. Pertanto, è fondamentale eseguire correttamente il data mining.

Che cos'è la classificazione nel data mining?

La classificazione nel data mining è una tecnica comune che separa i punti dati in classi diverse. Ti consente di organizzare set di dati di ogni tipo, inclusi set di dati complessi e di grandi dimensioni, nonché set di dati piccoli e semplici.

Implica principalmente l'uso di algoritmi che puoi facilmente modificare per migliorare la qualità dei dati. Questo è un grande motivo per cui l'apprendimento supervisionato è particolarmente comune con la classificazione nelle tecniche di data mining. L'obiettivo principale della classificazione è collegare una variabile di interesse con le variabili richieste. La variabile di interesse dovrebbe essere di tipo qualitativo.

L'algoritmo stabilisce il collegamento tra le variabili per la previsione. L'algoritmo utilizzato per la classificazione nel data mining è chiamato classificatore e le osservazioni effettuate tramite lo stesso sono chiamate istanze. Utilizzi le tecniche di classificazione nel data mining quando devi lavorare con variabili qualitative.

Esistono diversi tipi di algoritmi di classificazione, ognuno con le sue funzionalità e applicazioni uniche. Tutti questi algoritmi vengono utilizzati per estrarre i dati da un set di dati. L'applicazione che utilizzi per una determinata attività dipende dall'obiettivo dell'attività e dal tipo di dati che devi estrarre.

Tipi di tecniche di classificazione nel data mining

Prima di discutere i vari algoritmi di classificazione nel data mining, diamo un'occhiata al tipo di tecniche di classificazione disponibili. In primo luogo, possiamo dividere gli algoritmi di classificazione in due categorie:

1. Generativo
2. Discriminante

Ecco una breve spiegazione di queste due categorie:

Generativo

Un algoritmo di classificazione generativa modella la distribuzione delle singole classi. Cerca di apprendere il modello che crea i dati attraverso la stima delle distribuzioni e le ipotesi del modello. È possibile utilizzare algoritmi generativi per prevedere dati invisibili.

Un importante algoritmo generativo è il Naive Bayes Classifier.

Discriminante

È un rudimentale algoritmo di classificazione che determina una classe per una riga di dati. Modella utilizzando i dati osservati e dipende dalla qualità dei dati anziché dalle sue distribuzioni.

La regressione logistica è un eccellente tipo di classificatori discriminatori.

Classificatori in Machine Learning

La classificazione è un aspetto molto popolare del data mining. Di conseguenza, l'apprendimento automatico ha molti classificatori:

1. Regressione logistica
2. Regressione lineare
3. Alberi decisionali
4. Foresta casuale
5. Ingenuo Bayes
6. Supporta le macchine vettoriali
7. K-vicini più vicini

1. Regressione logistica

La regressione logistica consente di modellare la probabilità di un particolare evento o classe. Utilizza una logistica per modellare una variabile dipendente binaria. Ti dà le probabilità di una singola prova. Perché la regressione logistica è stata creata per la classificazione e consente di comprendere l'impatto di più variabili indipendenti su una singola variabile di risultato.

Il problema con la regressione logistica è che funziona solo quando la variabile prevista è binaria e tutti i predittori sono indipendenti. Inoltre, presuppone che i dati non abbiano valori mancanti, il che può essere un bel problema.

2. Regressione lineare

La regressione lineare si basa sull'apprendimento supervisionato ed esegue la regressione. Modella un valore di previsione in base a variabili indipendenti. In primo luogo, lo usiamo per scoprire la relazione tra la previsione e le variabili.

Predice un valore di variabile dipendente in base a una specifica variabile indipendente. In particolare, trova la relazione lineare tra la variabile indipendente e la variabile dipendente. È eccellente per i dati che puoi separare in modo lineare ed è altamente efficiente. Tuttavia, è soggetto a overfitting e naso. Inoltre, si basa sul presupposto che le variabili indipendenti e dipendenti siano correlate linearmente.

3. Alberi decisionali

L'albero decisionale è la tecnica di classificazione più robusta nel data mining. È un diagramma di flusso simile a una struttura ad albero. Qui, ogni nodo interno fa riferimento a un test su una condizione e ogni ramo rappresenta un risultato del test (che sia vero o falso). Ogni nodo foglia in un albero decisionale contiene un'etichetta di classe.

È possibile suddividere i dati in diverse classi in base all'albero decisionale. Prevede a quali classi apparterrebbe un nuovo punto dati in base all'albero decisionale creato. I suoi confini di previsione sono linee verticali e orizzontali.

4. Foresta casuale

Il classificatore di foresta casuale si adatta a più alberi decisionali su diversi sottocampioni di set di dati. Utilizza la media per migliorare la sua accuratezza predittiva e gestire l'overfitting. La dimensione del sottocampione è sempre uguale alla dimensione del campione di input; tuttavia, i campioni vengono prelevati con sostituzione.

Un vantaggio peculiare del classificatore foresta casuale è che riduce l'overfitting. Inoltre, questo classificatore ha una precisione significativamente maggiore rispetto agli alberi decisionali. Tuttavia, è un algoritmo molto più lento per la previsione in tempo reale ed è un algoritmo molto complicato, quindi molto difficile da implementare in modo efficace.

5. Bayes ingenuo

L'algoritmo di Naive Bayes presuppone che ogni caratteristica sia indipendente l'una dall'altra e che tutte le caratteristiche contribuiscano allo stesso modo al risultato.

Un altro presupposto su cui si basa questo algoritmo è che tutte le caratteristiche hanno la stessa importanza. Ha molte applicazioni nel mondo di oggi, come il filtraggio dello spam e la classificazione dei documenti. Naive Bayes richiede solo una piccola quantità di dati di addestramento per la stima dei parametri richiesti. Inoltre, un classificatore Naive Bayes è significativamente più veloce di altri classificatori sofisticati e avanzati.

Tuttavia, il classificatore Naive Bayes è noto per essere scarso nella stima perché presuppone che tutte le caratteristiche abbiano la stessa importanza, il che non è vero nella maggior parte degli scenari del mondo reale.

6. Supporta la macchina vettoriale

L'algoritmo Support vector machine, noto anche come SVM, rappresenta i dati di addestramento nello spazio differenziati in categorie da grandi lacune. I nuovi punti dati vengono quindi mappati nello stesso spazio e le loro categorie vengono previste in base al lato del divario in cui cadono. Questo algoritmo è particolarmente utile in spazi ad alta dimensione ed è abbastanza efficiente in termini di memoria perché impiega solo un sottoinsieme di punti di addestramento nella sua funzione decisionale.

Questo algoritmo è in ritardo nel fornire stime di probabilità. Dovresti calcolarli attraverso una convalida incrociata quintuplicata, il che è molto costoso.

7. K-vicini più vicini

L'algoritmo k-neiest neighbor ha limiti di previsione non lineari in quanto è un classificatore non lineare. Predice la classe di un nuovo punto dati di test trovando la sua k classe dei vicini più vicini. Dovresti selezionare i k vicini più vicini di un punto dati di test usando la distanza euclidea. Nei k vicini più vicini, dovresti contare il numero di punti dati presenti in diverse categorie e assegneresti il ​​nuovo punto dati alla categoria con il maggior numero di vicini.

È un algoritmo piuttosto costoso poiché trovare il valore di k richiede molte risorse. Inoltre, deve anche calcolare la distanza di ogni istanza da ogni campione di addestramento, il che aumenta ulteriormente il suo costo di calcolo.

Applicazioni della Classificazione dei Sistemi di Data Mining

Ci sono molti esempi di come utilizziamo gli algoritmi di classificazione nella nostra vita quotidiana. I seguenti sono i più comuni:

• Gli esperti di marketing utilizzano algoritmi di classificazione per la segmentazione del pubblico. Classificano il loro pubblico di destinazione in diverse categorie utilizzando questi algoritmi per ideare strategie di marketing più accurate ed efficaci.
• I meteorologi utilizzano questi algoritmi per prevedere le condizioni meteorologiche in base a vari parametri come umidità, temperatura, ecc.
• Gli esperti di salute pubblica utilizzano classificatori per prevedere il rischio di varie malattie e creare strategie per mitigarne la diffusione.
• Le istituzioni finanziarie utilizzano algoritmi di classificazione per trovare gli inadempienti per determinare quali carte e prestiti dovrebbero approvare. Li aiuta anche a rilevare le frodi.

Conclusione

La classificazione è tra le sezioni più popolari del data mining. Come puoi vedere, ha un sacco di applicazioni nella nostra vita quotidiana. Se sei interessato a saperne di più sulla classificazione e sul data mining, ti consigliamo di dare un'occhiata al nostro programma Executive PG in Data Science .

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