데이터 마이닝의 분류 설명: 유형, 분류자 및 애플리케이션 [2022]

데이터 마이닝은 데이터 과학의 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 분석 프로세스를 수행하기 위해 필요한 데이터를 얻고 동일한 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

다음 칼럼에서는 데이터 마이닝 시스템의 분류를 다루고 프로세스에서 사용되는 다양한 분류 기술에 대해 논의합니다. 오늘날의 상황에서 그것들이 어떻게 사용되는지 그리고 이 분야의 전문가가 될 수 있는 방법을 배우게 될 것입니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 패턴을 식별하고 패턴에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 다양한 방식으로 데이터를 파헤치거나 마이닝하는 것을 말합니다. 발견된 패턴을 분석하여 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 확인합니다.

데이터 마이닝에서는 대규모 데이터 세트를 정렬하고 필요한 패턴을 찾고 관계를 설정하여 데이터 분석을 수행합니다. 이는 데이터 분석의 핵심 단계 중 하나이며, 데이터 분석 프로세스 없이는 데이터 분석 프로세스를 완료할 수 없습니다.

데이터 마이닝은 모든 데이터 분석 프로세스의 초기 단계 중 하나입니다. 따라서 데이터 마이닝을 올바르게 수행하는 것이 중요합니다.

데이터 마이닝에서 분류란 무엇입니까?

데이터 마이닝의 분류는 데이터 포인트를 다른 클래스로 분리하는 일반적인 기술입니다. 복잡하고 큰 데이터 세트는 물론 작고 단순한 데이터 세트를 포함하여 모든 종류의 데이터 세트를 구성할 수 있습니다.

여기에는 주로 데이터 품질을 개선하기 위해 쉽게 수정할 수 있는 알고리즘을 사용하는 것이 포함됩니다. 이것이 지도 학습이 데이터 마이닝 기술의 분류에서 특히 일반적인 이유입니다. 분류의 주요 목표는 관심 변수를 필요한 변수와 연결하는 것입니다. 관심 변수는 정성적 유형이어야 합니다.

알고리즘은 예측을 위한 변수 간의 연결을 설정합니다. 데이터 마이닝에서 분류에 사용하는 알고리즘을 분류기라고 하고 이를 통해 수행하는 관찰을 인스턴스라고 합니다. 정성적 변수로 작업해야 할 때 데이터 마이닝에서 분류 기술을 사용합니다.

각각 고유한 기능과 응용 프로그램이 있는 여러 유형의 분류 알고리즘이 있습니다. 이러한 모든 알고리즘은 데이터 세트에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 특정 작업에 사용하는 응용 프로그램은 작업의 목표와 추출해야 하는 데이터의 종류에 따라 다릅니다.

데이터 마이닝의 분류 기법 유형

데이터 마이닝의 다양한 분류 알고리즘을 논의하기 전에 먼저 사용 가능한 분류 기술 유형을 살펴보겠습니다. 주로 분류 알고리즘을 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 생성
2. 차별적

다음은 이 두 범주에 대한 간략한 설명입니다.

생성

생성 분류 알고리즘은 개별 클래스의 분포를 모델링합니다. 모델의 분포와 가정을 추정하여 데이터를 생성하는 모델을 학습하려고 합니다. 생성 알고리즘을 사용하여 보이지 않는 데이터를 예측할 수 있습니다.

저명한 생성 알고리즘은 Naive Bayes Classifier입니다.

차별적

데이터 행의 클래스를 결정하는 기본적인 분류 알고리즘입니다. 관찰된 데이터를 사용하여 모델링하고 분포 대신 데이터 품질에 의존합니다.

로지스틱 회귀는 우수한 유형의 판별 분류기입니다.

기계 학습의 분류기

분류는 데이터 마이닝에서 매우 인기 있는 측면입니다. 결과적으로 기계 학습에는 많은 분류기가 있습니다.

1. 로지스틱 회귀
2. 선형 회귀
3. 의사결정나무
4. 랜덤 포레스트
5. 나이브 베이즈
6. 서포트 벡터 머신
7. K-가장 가까운 이웃

1. 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀를 사용하면 특정 이벤트 또는 클래스의 확률을 모델링할 수 있습니다. 로지스틱을 사용하여 이진 종속 변수를 모델링합니다. 그것은 당신에게 단일 시도의 확률을 제공합니다. 로지스틱 회귀는 분류를 위해 작성되었으며 단일 결과 변수에 대한 여러 독립 변수의 영향을 이해하는 데 도움이 되기 때문입니다.

로지스틱 회귀의 문제는 예측 변수가 이진이고 모든 예측 변수가 독립적인 경우에만 작동한다는 것입니다. 또한 데이터에 누락된 값이 없다고 가정하므로 상당한 문제가 될 수 있습니다.

2. 선형 회귀

선형 회귀는 지도 학습을 기반으로 하며 회귀를 수행합니다. 독립변수에 따른 예측값을 모델링합니다. 주로 예측과 변수 간의 관계를 찾는 데 사용합니다.

특정 독립변수에 따라 종속변수 값을 예측합니다. 특히, 독립변수와 종속변수 사이의 선형 관계를 찾습니다. 선형으로 분리할 수 있는 데이터에 탁월하며 매우 효율적입니다. 그러나 과적합과 코에 걸리기 쉽습니다. 또한, 독립 변수와 종속 변수가 선형적으로 관련되어 있다는 가정에 의존합니다.

3. 의사결정 트리

의사 결정 트리는 데이터 마이닝에서 가장 강력한 분류 기술입니다. 트리 구조와 유사한 순서도입니다. 여기에서 모든 내부 노드는 조건에 대한 테스트를 참조하고 각 분기는 테스트 결과(참 또는 거짓)를 나타냅니다. 의사 결정 트리의 모든 리프 노드에는 클래스 레이블이 있습니다.

의사 결정 트리에 따라 데이터를 다른 클래스로 분할할 수 있습니다. 생성된 의사 결정 트리에 따라 새 데이터 포인트가 어떤 클래스에 속할지 예측합니다. 예측 경계는 수직선과 수평선입니다.

4. 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트 분류기는 서로 다른 데이터 세트 하위 샘플의 여러 의사 결정 트리에 적합합니다. 평균을 사용하여 예측 정확도를 높이고 과적합을 관리합니다. 하위 샘플 크기는 항상 입력 샘플 크기와 같습니다. 그러나 샘플은 대체하여 그려집니다.

랜덤 포레스트 분류기의 독특한 장점은 과적합을 줄이는 것입니다. 게다가 이 분류기는 의사결정 트리보다 훨씬 더 정확합니다. 그러나 실시간 예측을 위해서는 훨씬 느린 알고리즘이고 매우 복잡한 알고리즘이므로 효과적으로 구현하기가 매우 어렵습니다.

5. 나이브 베이즈

Naive Bayes 알고리즘은 모든 기능이 서로 독립적이고 모든 기능이 결과에 동등하게 기여한다고 가정합니다.

이 알고리즘이 의존하는 또 다른 가정은 모든 기능이 동일한 중요성을 갖는다는 것입니다. 스팸 필터링 및 문서 분류와 같은 오늘날의 세계에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. Naive Bayes는 필요한 매개변수를 추정하기 위해 소량의 훈련 데이터만 필요합니다. 또한 Naive Bayes 분류기는 다른 정교하고 고급 분류기보다 훨씬 빠릅니다.

그러나 Naive Bayes 분류기는 모든 기능이 동일한 중요성을 갖는다고 가정하기 때문에 추정이 좋지 않은 것으로 유명합니다. 이는 대부분의 실제 시나리오에서 사실이 아닙니다.

6. 서포트 벡터 머신

SVM이라고도 하는 지원 벡터 머신 알고리즘은 공간의 훈련 데이터를 큰 간격으로 범주로 구분하여 나타냅니다. 그런 다음 새 데이터 포인트가 동일한 공간에 매핑되고 해당 범주는 해당 데이터 포인트가 속하는 갭 측면에 따라 예측됩니다. 이 알고리즘은 고차원 공간에서 특히 유용하며 결정 기능에서 훈련 포인트의 하위 집합만 사용하기 때문에 메모리 효율성이 매우 높습니다.

이 알고리즘은 확률 추정을 제공하는 데 지연됩니다. 비용이 많이 드는 5중 교차 검증을 통해 계산해야 합니다.

7. K-가장 가까운 이웃

k-최근접 이웃 알고리즘은 비선형 분류기이므로 비선형 예측 경계를 갖습니다. k개의 가장 가까운 이웃 클래스를 찾아 새로운 테스트 데이터 포인트의 클래스를 예측합니다. 유클리드 거리를 사용하여 테스트 데이터 포인트의 k개의 가장 가까운 이웃을 선택합니다. k개의 가장 가까운 이웃에서 다른 범주에 있는 데이터 요소의 수를 계산해야 하고 가장 가까운 이웃이 있는 범주에 새 데이터 요소를 할당해야 합니다.

k 값을 찾는 데 많은 리소스가 필요하기 때문에 상당히 비싼 알고리즘입니다. 또한 모든 훈련 샘플에 대한 모든 인스턴스의 거리를 계산해야 하므로 컴퓨팅 비용이 더욱 향상됩니다.

데이터 마이닝 시스템 분류의 응용

일상 생활에서 분류 알고리즘을 사용하는 방법에 대한 많은 예가 있습니다. 다음은 가장 일반적인 것입니다.

• 마케터는 잠재고객 세분화를 위해 분류 알고리즘을 사용합니다. 그들은 보다 정확하고 효과적인 마케팅 전략을 고안하기 위해 이러한 알고리즘을 사용하여 대상 고객을 다양한 범주로 분류합니다.
• 기상학자는 이러한 알고리즘을 사용하여 습도, 온도 등과 같은 다양한 매개변수에 따라 기상 조건을 예측합니다.
• 공중 보건 전문가는 분류기를 사용하여 다양한 질병의 위험을 예측하고 확산을 완화하기 위한 전략을 만듭니다.
• 금융 기관은 분류 알고리즘을 사용하여 채무 불이행자를 찾아 승인해야 하는 카드와 대출을 결정합니다. 또한 사기를 감지하는 데 도움이 됩니다.

결론

분류는 데이터 마이닝의 가장 인기 있는 섹션 중 하나입니다. 보시다시피, 그것은 우리 일상 생활에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 분류 및 데이터 마이닝에 대해 자세히 알아보려면 데이터 과학의 경영진 PG 프로그램을 확인하는 것이 좋습니다 .

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