Clasificarea în miningul de date explicată: tipuri, clasificatoare și aplicații [2022]

Exploatarea datelor este una dintre cele mai importante părți ale științei datelor. Vă permite să obțineți datele necesare și să generați informații utile din acestea pentru a efectua procesele de analiză.

În coloana următoare, vom acoperi clasificarea sistemelor de extragere a datelor și vom discuta despre diferitele tehnici de clasificare utilizate în acest proces. Veți afla cum sunt utilizate în contextul actual și cum puteți deveni un expert în acest domeniu.

Ce este data mining?

Exploatarea datelor se referă la explorarea sau extragerea datelor în moduri diferite pentru a identifica modele și pentru a obține mai multe informații despre acestea. Aceasta implică analizarea tiparelor descoperite pentru a vedea cum pot fi utilizate în mod eficient.

În data mining, sortați seturi mari de date, găsiți modelele necesare și stabiliți relații pentru a efectua analiza datelor. Este unul dintre pașii esențiali în analiza datelor și, fără el, nu puteți finaliza un proces de analiză a datelor.

Exploatarea datelor se numără printre pașii inițiali în orice proces de analiză a datelor. Prin urmare, este vital să efectuați în mod corespunzător extragerea datelor.

Ce este clasificarea în data mining?

Clasificarea în data mining este o tehnică comună care separă punctele de date în diferite clase. Vă permite să organizați seturi de date de tot felul, inclusiv seturi de date complexe și mari, precum și cele mici și simple.

În primul rând, implică utilizarea algoritmilor pe care îi puteți modifica cu ușurință pentru a îmbunătăți calitatea datelor. Acesta este un motiv important pentru care învățarea supravegheată este deosebit de comună cu clasificarea în tehnicile de extragere a datelor. Scopul principal al clasificării este de a conecta o variabilă de interes cu variabilele necesare. Variabila de interes ar trebui să fie de tip calitativ.

Algoritmul stabilește legătura dintre variabilele pentru predicție. Algoritmul pe care îl utilizați pentru clasificare în data mining se numește clasificator, iar observațiile pe care le faceți prin intermediul acestuia sunt numite instanțe. Folosești tehnici de clasificare în data mining atunci când trebuie să lucrezi cu variabile calitative.

Există mai multe tipuri de algoritmi de clasificare, fiecare cu funcționalitatea și aplicația sa unică. Toți acești algoritmi sunt utilizați pentru a extrage date dintr-un set de date. Aplicația pe care o utilizați pentru o anumită sarcină depinde de scopul sarcinii și de tipul de date pe care trebuie să le extrageți.

Tipuri de tehnici de clasificare în data mining

Înainte de a discuta despre diferiții algoritmi de clasificare în data mining, să ne uităm mai întâi la tipul de tehnici de clasificare disponibile. În primul rând, putem împărți algoritmii de clasificare în două categorii:

1. generativ
2. Discriminatoriu

Iată o scurtă explicație a acestor două categorii:

generativ

Un algoritm de clasificare generativă modelează distribuția claselor individuale. Încearcă să învețe modelul care creează datele prin estimarea distribuțiilor și a ipotezelor modelului. Puteți folosi algoritmi generativi pentru a prezice date nevăzute.

Un algoritm generativ proeminent este Naive Bayes Clasifier.

Discriminatoriu

Este un algoritm de clasificare rudimentar care determină o clasă pentru un rând de date. Modelează folosind datele observate și depinde de calitatea datelor în loc de distribuțiile acestora.

Regresia logistică este un tip excelent de clasificatori discriminatori.

Clasificatori în învățarea automată

Clasificarea este un aspect foarte popular al minării de date. Ca rezultat, învățarea automată are mulți clasificatori:

1. Regresie logistică
2. Regresie liniara
3. Arbori de decizie
4. pădure întâmplătoare
5. Bayes naiv
6. Suport mașini vectoriale
7. K-cei mai apropiați vecini

1. Regresia logistică

Regresia logistică vă permite să modelați probabilitatea unui anumit eveniment sau clasă. Utilizează o logistică pentru a modela o variabilă dependentă binară. Vă oferă probabilitățile unei singure încercări. Deoarece regresia logistică a fost construită pentru clasificare și vă ajută să înțelegeți impactul mai multor variabile independente asupra unei singure variabile de rezultat.

Problema cu regresia logistică este că funcționează numai atunci când variabila prezisă este binară și toți predictorii sunt independenți. De asemenea, se presupune că datele nu au nicio valoare lipsă, ceea ce poate fi o problemă.

2. Regresia liniară

Regresia liniară se bazează pe învățarea supravegheată și efectuează regresia. Modelează o valoare de predicție în funcție de variabile independente. În primul rând, îl folosim pentru a afla relația dintre prognoză și variabile.

Acesta prezice o valoare a unei variabile dependente în funcție de o anumită variabilă independentă. În special, găsește relația liniară dintre variabila independentă și variabila dependentă. Este excelent pentru date pe care le puteți separa liniare și este foarte eficient. Cu toate acestea, este predispus la supraadaptare și nas. Mai mult, se bazează pe presupunerea că variabilele independente și dependente sunt legate liniar.

3. Arborele de decizie

Arborele de decizie este cea mai robustă tehnică de clasificare în data mining. Este o diagramă similară cu o structură arborescentă. Aici, fiecare nod intern se referă la un test pe o condiție, iar fiecare ramură reprezintă un rezultat al testului (fie că este adevărat sau fals). Fiecare nod frunză dintr-un arbore de decizie deține o etichetă de clasă.

Puteți împărți datele în diferite clase în funcție de arborele de decizie. Ar prezice claselor cărora ar aparține un nou punct de date conform arborelui de decizie creat. Limitele sale de predicție sunt linii verticale și orizontale.

4. Pădure aleatoare

Clasificatorul de pădure aleatoriu se potrivește cu mai mulți arbori de decizie pe diferite sub-eșantioane de seturi de date. Utilizează media pentru a-și îmbunătăți acuratețea predictivă și pentru a gestiona supraadaptarea. Mărimea sub-eșantionului este întotdeauna egală cu dimensiunea eșantionului de intrare; cu toate acestea, mostrele sunt extrase cu înlocuire.

Un avantaj deosebit al clasificatorului de pădure aleatoriu este că reduce supraadaptarea. În plus, acest clasificator are mult mai multă precizie decât arborii de decizie. Cu toate acestea, este un algoritm mult mai lent pentru predicția în timp real și este un algoritm extrem de complicat, prin urmare, foarte dificil de implementat în mod eficient.

5. Bayes naiv

Algoritmul Naive Bayes presupune că fiecare caracteristică este independentă una de alta și că toate caracteristicile contribuie în mod egal la rezultat.

O altă presupunere pe care se bazează acest algoritm este că toate caracteristicile au o importanță egală. Are multe aplicații în lumea de astăzi, cum ar fi filtrarea spamului și clasificarea documentelor. Naive Bayes necesită doar o cantitate mică de date de antrenament pentru estimarea parametrilor necesari. În plus, un clasificator Naive Bayes este semnificativ mai rapid decât alți clasificatori sofisticați și avansati.

Cu toate acestea, clasificatorul Naive Bayes este renumit pentru că este slab la estimare, deoarece presupune că toate caracteristicile sunt de importanță egală, ceea ce nu este adevărat în majoritatea scenariilor din lumea reală.

6. Suport Vector Machine

Algoritmul de mașină vectorială de suport, cunoscut și sub numele de SVM, reprezintă datele de antrenament în spațiu diferențiate în categorii prin goluri mari. Noile puncte de date sunt apoi mapate în același spațiu, iar categoriile lor sunt prezise în funcție de partea decalajului în care se încadrează. Acest algoritm este util în special în spațiile cu dimensiuni mari și este destul de eficient în memorie, deoarece folosește doar un subset de puncte de antrenament în funcția sa de decizie.

Acest algoritm întârzie în furnizarea de estimări de probabilitate. Ar trebui să le calculați prin validare încrucișată de cinci ori, care este foarte costisitoare.

7. K-Cei mai apropiati vecini

Algoritmul k-cel mai apropiat vecin are limite de predicție neliniare deoarece este un clasificator neliniar. Acesta prezice clasa unui nou punct de date de testare prin găsirea k cea mai apropiată clasă a vecinilor. Veți selecta cei mai apropiați k vecini ai unui punct de date de testare utilizând distanța euclidiană. În cei mai apropiați k vecini, va trebui să numărați numărul de puncte de date prezente în diferite categorii și să atribuiți noul punct de date categoriei cu cei mai mulți vecini.

Este un algoritm destul de scump, deoarece găsirea valorii lui k necesită o mulțime de resurse. Mai mult, trebuie să calculeze distanța fiecărei instanțe până la fiecare eșantion de antrenament, ceea ce mărește și mai mult costul de calcul al acestuia.

Aplicații ale clasificării sistemelor de minerit de date

Există multe exemple despre cum folosim algoritmii de clasificare în viața noastră de zi cu zi. Următoarele sunt cele mai comune:

• Specialiștii în marketing folosesc algoritmi de clasificare pentru segmentarea publicului. Ei își clasifică publicul țintă în diferite categorii utilizând acești algoritmi pentru a concepe strategii de marketing mai precise și mai eficiente.
• Meteorologii folosesc acești algoritmi pentru a prezice condițiile meteorologice în funcție de diverși parametri precum umiditatea, temperatura etc.
• Experții în sănătate publică folosesc clasificatoare pentru a prezice riscul apariției diferitelor boli și creează strategii pentru a atenua răspândirea acestora.
• Instituțiile financiare folosesc algoritmi de clasificare pentru a găsi debitorii în plată pentru a determina ale cui carduri și împrumuturi ar trebui să aprobe. De asemenea, îi ajută în detectarea fraudelor.

Concluzie

Clasificarea este printre cele mai populare secțiuni ale minării de date. După cum puteți vedea, are o mulțime de aplicații în viața noastră de zi cu zi. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre clasificare și extragerea datelor, vă recomandăm să consultați Programul nostru Executive PG în Știința datelor .

Este un curs online de 12 luni cu peste 300 de parteneri de angajare. Programul oferă asistență în carieră dedicată, sprijin personalizat pentru studenți și șase specializări diferite:

• Generalist în știința datelor
• Invatare profunda
• Procesarea limbajului natural
• Business intelligence / Analiza datelor
• Analiza de afaceri
• Ingineria datelor