Classificação em mineração de dados explicada: tipos, classificadores e aplicações [2022]

A mineração de dados é uma das partes mais importantes da ciência de dados. Ele permite que você obtenha os dados necessários e gere insights acionáveis ​​dos mesmos para realizar os processos de análise.

Na coluna a seguir, abordaremos a classificação dos sistemas de mineração de dados e discutiremos as diferentes técnicas de classificação usadas no processo. Você aprenderia como eles são usados ​​no contexto de hoje e como você pode se tornar um especialista neste campo.

O que é Mineração de Dados?

A mineração de dados refere-se a explorar ou minerar os dados de diferentes maneiras para identificar padrões e obter mais informações sobre eles. Envolve a análise dos padrões descobertos para ver como eles podem ser usados ​​de forma eficaz.

Na mineração de dados, você classifica grandes conjuntos de dados, encontra os padrões necessários e estabelece relacionamentos para realizar a análise de dados. É uma das etapas fundamentais na análise de dados e, sem ela, você não pode concluir um processo de análise de dados.

A mineração de dados está entre as etapas iniciais em qualquer processo de análise de dados. Portanto, é vital realizar a mineração de dados corretamente.

O que é Classificação em Mineração de Dados?

A classificação na mineração de dados é uma técnica comum que separa os pontos de dados em diferentes classes. Ele permite que você organize conjuntos de dados de todos os tipos, incluindo conjuntos de dados complexos e grandes, bem como pequenos e simples.

Envolve principalmente o uso de algoritmos que você pode modificar facilmente para melhorar a qualidade dos dados. Esta é uma grande razão pela qual o aprendizado supervisionado é particularmente comum com classificação em técnicas de mineração de dados. O objetivo principal da classificação é conectar uma variável de interesse com as variáveis ​​necessárias. A variável de interesse deve ser do tipo qualitativo.

O algoritmo estabelece a ligação entre as variáveis ​​para predição. O algoritmo que você usa para classificação na mineração de dados é chamado de classificador, e as observações que você faz através do mesmo são chamadas de instâncias. Você usa técnicas de classificação na mineração de dados quando precisa trabalhar com variáveis ​​qualitativas.

Existem vários tipos de algoritmos de classificação, cada um com sua funcionalidade e aplicação exclusivas. Todos esses algoritmos são usados ​​para extrair dados de um conjunto de dados. Qual aplicativo você usa para uma tarefa específica depende do objetivo da tarefa e do tipo de dados que você precisa extrair.

Tipos de Técnicas de Classificação em Mineração de Dados

Antes de discutirmos os vários algoritmos de classificação em mineração de dados, vamos primeiro olhar para o tipo de técnicas de classificação disponíveis. Primeiramente, podemos dividir os algoritmos de classificação em duas categorias:

1. Gerativo
2. Discriminativo

Aqui está uma breve explicação dessas duas categorias:

Gerativo

Um algoritmo de classificação generativa modela a distribuição de classes individuais. Ele tenta aprender o modelo que cria os dados através da estimativa de distribuições e suposições do modelo. Você pode usar algoritmos generativos para prever dados não vistos.

Um algoritmo generativo proeminente é o classificador Naive Bayes.

Discriminativo

É um algoritmo de classificação rudimentar que determina uma classe para uma linha de dados. Ele modela usando os dados observados e depende da qualidade dos dados em vez de suas distribuições.

A regressão logística é um excelente tipo de classificador discriminativo.

Classificadores em Machine Learning

A classificação é um aspecto altamente popular da mineração de dados. Como resultado, o aprendizado de máquina tem muitos classificadores:

1. Regressão logística
2. Regressão linear
3. Árvores de decisão
4. Floresta aleatória
5. Baías ingénuas
6. Máquinas de vetor de suporte
7. K-vizinhos mais próximos

1. Regressão Logística

A regressão logística permite modelar a probabilidade de um determinado evento ou classe. Ele usa uma logística para modelar uma variável dependente binária. Dá-lhe as probabilidades de uma única tentativa. Porque a regressão logística foi criada para classificação e ajuda você a entender o impacto de várias variáveis ​​independentes em uma única variável de resultado.

O problema com a regressão logística é que ela só funciona quando sua variável prevista é binária e todos os preditores são independentes. Além disso, ele assume que os dados não possuem valores ausentes, o que pode ser um grande problema.

2. Regressão Linear

A regressão linear é baseada no aprendizado supervisionado e realiza a regressão. Ele modela um valor de previsão de acordo com variáveis ​​independentes. Primeiramente, nós o usamos para descobrir a relação entre a previsão e as variáveis.

Ele prevê um valor de variável dependente de acordo com uma variável independente específica. Particularmente, encontra a relação linear entre a variável independente e a variável dependente. É excelente para dados que você pode separar linearmente e é altamente eficiente. No entanto, é propenso a overfitting e nariz. Além disso, baseia-se na suposição de que as variáveis ​​independentes e dependentes estão relacionadas linearmente.

3. Árvores de decisão

A árvore de decisão é a técnica de classificação mais robusta em mineração de dados. É um fluxograma semelhante a uma estrutura em árvore. Aqui, cada nó interno se refere a um teste em uma condição e cada ramificação representa um resultado do teste (se é verdadeiro ou falso). Cada nó folha em uma árvore de decisão contém um rótulo de classe.

Você pode dividir os dados em diferentes classes de acordo com a árvore de decisão. Ele iria prever a quais classes um novo ponto de dados pertenceria de acordo com a árvore de decisão criada. Seus limites de previsão são linhas verticais e horizontais.

4. Floresta aleatória

O classificador de floresta aleatória ajusta várias árvores de decisão em diferentes subamostras de conjuntos de dados. Ele usa a média para aprimorar sua precisão preditiva e gerenciar o overfitting. O tamanho da subamostra é sempre igual ao tamanho da amostra de entrada; no entanto, as amostras são retiradas com reposição.

Uma vantagem peculiar do classificador de floresta aleatória é que ele reduz o overfitting. Além disso, este classificador tem significativamente mais precisão do que as árvores de decisão. No entanto, é um algoritmo muito mais lento para previsão em tempo real e é um algoritmo altamente complicado, portanto, muito difícil de implementar de forma eficaz.

5. Naive Bayes

O algoritmo Naive Bayes assume que cada recurso é independente um do outro e que todos os recursos contribuem igualmente para o resultado.

Outra suposição em que esse algoritmo se baseia é que todos os recursos têm a mesma importância. Tem muitas aplicações no mundo de hoje, como filtragem de spam e classificação de documentos. Naive Bayes requer apenas uma pequena quantidade de dados de treinamento para a estimativa dos parâmetros necessários. Além disso, um classificador Naive Bayes é significativamente mais rápido do que outros classificadores sofisticados e avançados.

No entanto, o classificador Naive Bayes é notório por ser ruim na estimativa porque assume que todos os recursos são de igual importância, o que não é verdade na maioria dos cenários do mundo real.

6. Máquina de vetor de suporte

O algoritmo de máquina de vetor de suporte, também conhecido como SVM, representa os dados de treinamento no espaço diferenciados em categorias por grandes lacunas. Novos pontos de dados são então mapeados no mesmo espaço e suas categorias são previstas de acordo com o lado da lacuna em que se enquadram. Esse algoritmo é especialmente útil em espaços de alta dimensão e é bastante eficiente em termos de memória porque emprega apenas um subconjunto de pontos de treinamento em sua função de decisão.

Esse algoritmo demora para fornecer estimativas de probabilidade. Você precisaria calculá-los por meio de validação cruzada de cinco vezes, o que é muito caro.

7. K-vizinhos mais próximos

O algoritmo k-vizinho mais próximo tem limites de previsão não lineares, pois é um classificador não linear. Ele prevê a classe de um novo ponto de dados de teste encontrando sua classe de k vizinhos mais próximos. Você selecionaria os k vizinhos mais próximos de um ponto de dados de teste usando a distância euclidiana. Nos k vizinhos mais próximos, você teria que contar o número de pontos de dados presentes em diferentes categorias e atribuiria o novo ponto de dados à categoria com mais vizinhos.

É um algoritmo bastante caro, pois encontrar o valor de k exige muitos recursos. Além disso, ele também precisa calcular a distância de cada instância para cada amostra de treinamento, o que aumenta ainda mais o custo de computação.

Aplicações de Classificação de Sistemas de Mineração de Dados

Existem muitos exemplos de como usamos algoritmos de classificação em nosso dia-a-dia. Os seguintes são os mais comuns:

• Os profissionais de marketing usam algoritmos de classificação para segmentação de público. Eles classificam seus públicos-alvo em diferentes categorias usando esses algoritmos para elaborar estratégias de marketing mais precisas e eficazes.
• Os meteorologistas usam esses algoritmos para prever as condições climáticas de acordo com vários parâmetros, como umidade, temperatura, etc.
• Especialistas em saúde pública usam classificadores para prever o risco de várias doenças e criar estratégias para mitigar sua disseminação.
• As instituições financeiras usam algoritmos de classificação para encontrar inadimplentes e determinar quais cartões e empréstimos devem ser aprovados. Também os ajuda a detectar fraudes.

Conclusão

A classificação está entre as seções mais populares da mineração de dados. Como você pode ver, ele tem uma tonelada de aplicações em nossas vidas diárias. Se você estiver interessado em aprender mais sobre classificação e mineração de dados, recomendamos conferir nosso Programa PG Executivo em Ciência de Dados .

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