Wyjaśnienie klasyfikacji w eksploracji danych: typy, klasyfikatory i zastosowania [2022]

Eksploracja danych jest jedną z najważniejszych części nauki o danych. Umożliwia uzyskanie niezbędnych danych i generowanie z nich praktycznych spostrzeżeń w celu przeprowadzenia procesów analitycznych.

W następnej kolumnie omówimy klasyfikację systemów eksploracji danych i omówimy różne techniki klasyfikacji stosowane w procesie. Dowiesz się, jak są używane w dzisiejszym kontekście i jak możesz zostać ekspertem w tej dziedzinie.

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych odnosi się do zagłębiania się w dane lub ich eksploracji na różne sposoby w celu zidentyfikowania wzorców i uzyskania lepszego wglądu w nie. Polega na analizie odkrytych wzorców, aby zobaczyć, jak można je skutecznie wykorzystać.

W eksploracji danych sortujesz duże zbiory danych, znajdujesz wymagane wzorce i nawiązujesz relacje w celu przeprowadzenia analizy danych. Jest to jeden z kluczowych kroków w analityce danych, a bez niego nie można ukończyć procesu analizy danych.

Eksploracja danych jest jednym z pierwszych kroków w każdym procesie analizy danych. Dlatego tak ważne jest prawidłowe eksplorowanie danych.

Co to jest klasyfikacja w eksploracji danych?

Klasyfikacja w eksploracji danych jest powszechną techniką, która dzieli punkty danych na różne klasy. Umożliwia organizowanie wszelkiego rodzaju zestawów danych, w tym złożonych i dużych, a także małych i prostych.

Wiąże się to przede wszystkim z wykorzystaniem algorytmów, które można łatwo modyfikować w celu poprawy jakości danych. Jest to duży powód, dla którego uczenie nadzorowane jest szczególnie powszechne w przypadku klasyfikacji technik w eksploracji danych. Podstawowym celem klasyfikacji jest powiązanie interesującej zmiennej z wymaganymi zmiennymi. Zmienna będąca przedmiotem zainteresowania powinna być typu jakościowego.

Algorytm ustanawia powiązanie między zmiennymi do przewidywania. Algorytm, którego używasz do klasyfikacji w eksploracji danych, nazywa się klasyfikatorem, a obserwacje, które wykonujesz za jego pomocą, nazywane są instancjami. Techniki klasyfikacji stosuje się w eksploracji danych, gdy trzeba pracować ze zmiennymi jakościowymi.

Istnieje wiele rodzajów algorytmów klasyfikacji, z których każdy ma swoją unikalną funkcjonalność i zastosowanie. Wszystkie te algorytmy służą do wyodrębniania danych z zestawu danych. To, której aplikacji używasz do konkretnego zadania, zależy od celu zadania i rodzaju danych, które musisz wyodrębnić.

Rodzaje technik klasyfikacji w eksploracji danych

Zanim omówimy różne algorytmy klasyfikacji w eksploracji danych, przyjrzyjmy się najpierw rodzajom dostępnych technik klasyfikacji. Przede wszystkim możemy podzielić algorytmy klasyfikacji na dwie kategorie:

1. Generatywny
2. Dyskryminujący

Oto krótkie wyjaśnienie tych dwóch kategorii:

Generatywny

Algorytm klasyfikacji generatywnej modeluje rozkład poszczególnych klas. Próbuje poznać model, który tworzy dane poprzez estymację rozkładów i założeń modelu. Możesz użyć generatywnych algorytmów do przewidywania niewidocznych danych.

Znaczącym algorytmem generatywnym jest Naive Bayes Classifier.

Dyskryminujący

Jest to podstawowy algorytm klasyfikacji, który określa klasę wiersza danych. Modeluje na podstawie obserwowanych danych i zależy od jakości danych, a nie od ich rozkładów.

Regresja logistyczna to doskonały rodzaj klasyfikatorów dyskryminacyjnych.

Klasyfikatory w uczeniu maszynowym

Klasyfikacja jest bardzo popularnym aspektem eksploracji danych. W rezultacie uczenie maszynowe ma wiele klasyfikatorów:

1. Regresja logistyczna
2. Regresja liniowa
3. Drzewa decyzyjne
4. Losowy las
5. Naiwny Bayes
6. Wsparcie maszyn wektorowych
7. K-najbliżsi sąsiedzi

1. Regresja logistyczna

Regresja logistyczna pozwala modelować prawdopodobieństwo wystąpienia konkretnego zdarzenia lub klasy. Wykorzystuje logistykę do modelowania binarnej zmiennej zależnej. Daje ci prawdopodobieństwa pojedynczej próby. Ponieważ regresja logistyczna została stworzona do klasyfikacji i pomaga zrozumieć wpływ wielu zmiennych niezależnych na pojedynczą zmienną wynikową.

Problem z regresją logistyczną polega na tym, że działa ona tylko wtedy, gdy przewidywana zmienna jest binarna, a wszystkie predyktory są niezależne. Zakłada również, że w danych nie ma brakujących wartości, co może stanowić spory problem.

2. Regresja liniowa

Regresja liniowa opiera się na nadzorowanym uczeniu się i przeprowadza regresję. Modeluje wartość predykcji według zmiennych niezależnych. Przede wszystkim używamy go do określenia związku między prognozowaniem a zmiennymi.

Przewiduje wartość zmiennej zależnej według określonej zmiennej niezależnej. W szczególności znajduje liniową zależność między zmienną niezależną a zmienną zależną. Jest doskonały do ​​danych, które można oddzielić liniowo i jest bardzo wydajny. Jednak jest podatny na overfiting i nos. Ponadto opiera się na założeniu, że zmienne niezależne i zależne są powiązane liniowo.

3. Drzewa decyzyjne

Drzewo decyzyjne jest najsolidniejszą techniką klasyfikacji w eksploracji danych. Jest to schemat blokowy podobny do struktury drzewa. Tutaj każdy węzeł wewnętrzny odnosi się do testu na warunku, a każda gałąź oznacza wynik testu (czy to prawda, czy fałsz). Każdy węzeł liścia w drzewie decyzyjnym posiada etykietę klasy.

Możesz podzielić dane na różne klasy zgodnie z drzewem decyzyjnym. Przewidywałby, do jakich klas będzie należał nowy punkt danych zgodnie z utworzonym drzewem decyzyjnym. Jego granice przewidywania to linie pionowe i poziome.

4. Losowy las

Losowy klasyfikator lasu dopasowuje wiele drzew decyzyjnych do różnych podpróbek zbioru danych. Wykorzystuje średnią, aby zwiększyć dokładność przewidywania i zarządzać nadmiernym dopasowaniem. Wielkość próbki podrzędnej jest zawsze równa wielkości próbki wejściowej; jednak próbki są pobierane z wymianą.

Szczególną zaletą losowego klasyfikatora leśnego jest to, że zmniejsza przeciążenie. Co więcej, ten klasyfikator ma znacznie większą dokładność niż drzewa decyzyjne. Jest to jednak znacznie wolniejszy algorytm do przewidywania w czasie rzeczywistym i jest bardzo skomplikowanym algorytmem, a zatem bardzo trudnym do skutecznego wdrożenia.

5. Naiwny Bayes

Algorytm Naive Bayes zakłada, że ​​każda cecha jest od siebie niezależna i że wszystkie cechy w równym stopniu przyczyniają się do wyniku.

Innym założeniem, na którym opiera się ten algorytm, jest to, że wszystkie cechy mają jednakowe znaczenie. Ma wiele zastosowań w dzisiejszym świecie, takich jak filtrowanie spamu i klasyfikowanie dokumentów. Naive Bayes wymaga tylko niewielkiej ilości danych uczących do oszacowania wymaganych parametrów. Co więcej, klasyfikator Naive Bayes jest znacznie szybszy niż inne wyrafinowane i zaawansowane klasyfikatory.

Jednak klasyfikator Naive Bayes jest znany z tego, że nie radzi sobie z szacowaniem, ponieważ zakłada, że ​​wszystkie funkcje są równie ważne, co nie jest prawdą w większości rzeczywistych scenariuszy.

6. Wsparcie maszyny wektorów

Algorytm maszyny wektorów nośnych, znany również jako SVM, reprezentuje dane uczące w przestrzeni podzielone na kategorie przez duże odstępy. Nowe punkty danych są następnie mapowane w tej samej przestrzeni, a ich kategorie są przewidywane zgodnie z krawędzią luki, w którą wpadają. Algorytm ten jest szczególnie przydatny w przestrzeniach wielowymiarowych i jest dość wydajny pamięciowo, ponieważ w swojej funkcji decyzyjnej wykorzystuje tylko podzbiór punktów treningowych.

Algorytm ten opóźnia się w dostarczaniu szacunków prawdopodobieństwa. Musiałbyś je obliczyć za pomocą pięciokrotnej weryfikacji krzyżowej, co jest bardzo drogie.

7. K-Najbliżsi sąsiedzi

Algorytm k-najbliższego sąsiada ma nieliniowe granice predykcji, ponieważ jest nieliniowym klasyfikatorem. Przewiduje klasę nowego punktu danych testowych, znajdując k klasy najbliższych sąsiadów. Można wybrać k najbliższych sąsiadów testowego punktu danych, używając odległości euklidesowej. W k najbliższych sąsiadach musiałbyś policzyć liczbę punktów danych obecnych w różnych kategoriach, a nowy punkt danych przypisałbyś do kategorii z największą liczbą sąsiadów.

Jest to dość kosztowny algorytm, ponieważ znalezienie wartości k zajmuje dużo zasobów. Co więcej, musi również obliczyć odległość każdej instancji do każdej próbki treningowej, co dodatkowo zwiększa jego koszt obliczeniowy.

Zastosowania klasyfikacji systemów eksploracji danych

Istnieje wiele przykładów wykorzystania algorytmów klasyfikacji w naszym codziennym życiu. Oto najczęstsze z nich:

• Marketerzy używają algorytmów klasyfikacji do segmentacji odbiorców. Klasyfikują swoich docelowych odbiorców na różne kategorie, wykorzystując te algorytmy do opracowywania dokładniejszych i skuteczniejszych strategii marketingowych.
• Meteorolodzy wykorzystują te algorytmy do przewidywania warunków pogodowych na podstawie różnych parametrów, takich jak wilgotność, temperatura itp.
• Eksperci ds. zdrowia publicznego wykorzystują klasyfikatory do przewidywania ryzyka różnych chorób i tworzenia strategii ograniczania ich rozprzestrzeniania się.
• Instytucje finansowe stosują algorytmy klasyfikacyjne, aby znaleźć osoby niewypłacalne, aby określić, które karty i pożyczki powinny zatwierdzić. Pomaga im również w wykrywaniu oszustw.

Wniosek

Klasyfikacja jest jedną z najpopularniejszych sekcji eksploracji danych. Jak widać, ma mnóstwo zastosowań w naszym codziennym życiu. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat klasyfikacji i eksploracji danych, zalecamy zapoznanie się z naszym programem Executive PG w dziedzinie nauki o danych .

Jest to 12-miesięczny kurs online z ponad 300 partnerami rekrutacyjnymi. Program oferuje dedykowaną pomoc w karierze, spersonalizowane wsparcie dla studentów oraz sześć różnych specjalizacji:

• Generalista ds. nauki o danych
• Głęboka nauka
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Business Intelligence / Analiza danych
• Analityka biznesowa
• Inżynieria danych