Объяснение классификации в интеллектуальном анализе данных: типы, классификаторы и приложения [2022]

Интеллектуальный анализ данных — одна из важнейших частей науки о данных. Это позволяет вам получать необходимые данные и генерировать полезные идеи для выполнения процессов анализа.

В следующей колонке мы рассмотрим классификацию систем интеллектуального анализа данных и обсудим различные методы классификации, используемые в этом процессе. Вы узнаете, как они используются в современном контексте и как вы можете стать экспертом в этой области.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных относится к копанию или анализу данных различными способами для выявления закономерностей и получения более подробной информации о них. Он включает в себя анализ обнаруженных шаблонов, чтобы увидеть, как их можно эффективно использовать.

При интеллектуальном анализе данных вы сортируете большие наборы данных, находите необходимые шаблоны и устанавливаете отношения для выполнения анализа данных. Это один из ключевых шагов в анализе данных, и без него вы не сможете завершить процесс анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных является одним из начальных шагов в любом процессе анализа данных. Следовательно, жизненно важно правильно выполнять интеллектуальный анализ данных.

Что такое классификация в интеллектуальном анализе данных?

Классификация в интеллектуальном анализе данных — это распространенный метод, который разделяет точки данных на разные классы. Это позволяет вам организовывать наборы данных всех видов, включая сложные и большие наборы данных, а также маленькие и простые.

В первую очередь это связано с использованием алгоритмов, которые можно легко модифицировать для улучшения качества данных. Это основная причина, по которой обучение с учителем особенно распространено при классификации методов интеллектуального анализа данных. Основная цель классификации — связать интересующую переменную с требуемыми переменными. Интересующая переменная должна быть качественного типа.

Алгоритм устанавливает связь между переменными для предсказания. Алгоритм, который вы используете для классификации при интеллектуальном анализе данных, называется классификатором, а наблюдения, которые вы делаете с его помощью, называются экземплярами. Вы используете методы классификации при интеллектуальном анализе данных, когда вам приходится работать с качественными переменными.

Существует несколько типов алгоритмов классификации, каждый со своими уникальными функциями и применением. Все эти алгоритмы используются для извлечения данных из набора данных. Какое приложение вы используете для конкретной задачи, зависит от цели задачи и типа данных, которые вам нужно извлечь.

Типы методов классификации в интеллектуальном анализе данных

Прежде чем мы обсудим различные алгоритмы классификации в интеллектуальном анализе данных, давайте сначала рассмотрим типы доступных методов классификации. Прежде всего, мы можем разделить алгоритмы классификации на две категории:

1. Генеративный
2. дискриминационный

Вот краткое объяснение этих двух категорий:

Генеративный

Генеративный алгоритм классификации моделирует распределение отдельных классов. Он пытается изучить модель, которая создает данные, путем оценки распределений и предположений модели. Вы можете использовать генеративные алгоритмы для прогнозирования невидимых данных.

Известным генеративным алгоритмом является наивный байесовский классификатор.

дискриминационный

Это элементарный алгоритм классификации, который определяет класс для строки данных. Он моделирует с использованием наблюдаемых данных и зависит от качества данных, а не от их распределения.

Логистическая регрессия — отличный тип дискриминационных классификаторов.

Классификаторы в машинном обучении

Классификация является очень популярным аспектом интеллектуального анализа данных. В результате машинное обучение имеет множество классификаторов:

1. Логистическая регрессия
2. Линейная регрессия
3. Деревья решений
4. Случайный лес
5. Наивный Байес
6. Опорные векторные машины
7. K-ближайшие соседи

1. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия позволяет моделировать вероятность определенного события или класса. Он использует логистику для моделирования бинарной зависимой переменной. Это дает вам вероятности одного испытания. Потому что логистическая регрессия была создана для классификации и помогает вам понять влияние нескольких независимых переменных на одну переменную результата.

Проблема с логистической регрессией заключается в том, что она работает только тогда, когда ваша прогнозируемая переменная является двоичной, а все предикторы независимы. Кроме того, он предполагает, что в данных нет пропущенных значений, что может быть серьезной проблемой.

2. Линейная регрессия

Линейная регрессия основана на контролируемом обучении и выполняет регрессию. Он моделирует значение прогноза в соответствии с независимыми переменными. В первую очередь мы используем его, чтобы выяснить взаимосвязь между прогнозированием и переменными.

Он предсказывает значение зависимой переменной в соответствии с конкретной независимой переменной. В частности, он находит линейную зависимость между независимой переменной и зависимой переменной. Он отлично подходит для данных, которые вы можете разделить линейно, и очень эффективен. Однако склонен к переоснащению и нос. Кроме того, он основан на предположении, что независимые и зависимые переменные связаны линейно.

3. Деревья решений

Дерево решений — самый надежный метод классификации в интеллектуальном анализе данных. Это блок-схема, похожая на древовидную структуру. Здесь каждый внутренний узел относится к проверке условия, а каждая ветвь обозначает результат проверки (будь то истина или ложь). Каждый листовой узел в дереве решений содержит метку класса.

Вы можете разделить данные на разные классы в соответствии с деревом решений. Он будет предсказывать, к каким классам будет принадлежать новая точка данных в соответствии с созданным деревом решений. Его границы предсказания представляют собой вертикальные и горизонтальные линии.

4. Случайный лес

Классификатор случайного леса подходит для нескольких деревьев решений в разных подвыборках набора данных. Он использует среднее значение для повышения точности прогнозирования и управления переоснащением. Размер подвыборки всегда равен размеру входной выборки; однако пробы отбираются с заменой.

Особым преимуществом классификатора случайного леса является то, что он уменьшает переоснащение. Более того, этот классификатор обладает значительно большей точностью, чем деревья решений. Однако это намного более медленный алгоритм для прогнозирования в реальном времени и очень сложный алгоритм, поэтому его очень сложно эффективно реализовать.

5. Наивный Байес

Алгоритм наивного Байеса предполагает, что все функции не зависят друг от друга и что все функции в равной степени влияют на результат.

Еще одно предположение, на которое опирается этот алгоритм, заключается в том, что все функции имеют одинаковую важность. В современном мире он имеет множество применений, таких как фильтрация спама и классификация документов. Наивному Байесу требуется лишь небольшое количество обучающих данных для оценки требуемых параметров. Более того, наивный байесовский классификатор значительно быстрее других сложных и продвинутых классификаторов.

Однако наивный байесовский классификатор печально известен своей плохой оценкой, поскольку он предполагает, что все признаки имеют одинаковую важность, что неверно в большинстве реальных сценариев.

6. Машина опорных векторов

Алгоритм машины опорных векторов, также известный как SVM, представляет обучающие данные в пространстве, дифференцированном по категориям с большими промежутками. Затем новые точки данных сопоставляются с тем же пространством, и их категории прогнозируются в соответствии со стороной разрыва, на которую они попадают. Этот алгоритм особенно полезен в многомерных пространствах и весьма эффективен с точки зрения памяти, поскольку использует только подмножество обучающих точек в своей решающей функции.

Этот алгоритм отстает в предоставлении оценок вероятности. Вам нужно будет вычислить их с помощью пятикратной перекрестной проверки, что очень дорого.

7. K-ближайшие соседи

Алгоритм k-ближайших соседей имеет нелинейные границы предсказания, поскольку это нелинейный классификатор. Он предсказывает класс новой точки тестовых данных, находя класс ее k ближайших соседей. Вы бы выбрали k ближайших соседей точки тестовых данных, используя евклидово расстояние. В k ближайших соседей вам нужно будет подсчитать количество точек данных, представленных в разных категориях, и вы должны назначить новую точку данных категории с наибольшим количеством соседей.

Это довольно дорогой алгоритм, так как нахождение значения k требует много ресурсов. Более того, он также должен вычислять расстояние от каждого экземпляра до каждой обучающей выборки, что еще больше увеличивает его вычислительную стоимость.

Приложения классификации систем интеллектуального анализа данных

Есть много примеров того, как мы используем алгоритмы классификации в нашей повседневной жизни. Наиболее распространены следующие:

• Маркетологи используют алгоритмы классификации для сегментации аудитории. Они классифицируют свою целевую аудиторию по разным категориям, используя эти алгоритмы для разработки более точных и эффективных маркетинговых стратегий.
• Метеорологи используют эти алгоритмы для прогнозирования погодных условий в соответствии с различными параметрами, такими как влажность, температура и т. д.
• Эксперты в области общественного здравоохранения используют классификаторы для прогнозирования риска различных заболеваний и разрабатывают стратегии по уменьшению их распространения.
• Финансовые учреждения используют алгоритмы классификации, чтобы найти неплательщиков, чтобы определить, чьи карты и кредиты они должны одобрить. Это также помогает им в обнаружении мошенничества.

Заключение

Классификация является одним из самых популярных разделов интеллектуального анализа данных. Как видите, у него масса применений в нашей повседневной жизни. Если вам интересно узнать больше о классификации и интеллектуальном анализе данных, мы рекомендуем ознакомиться с нашей программой Executive PG по науке о данных .

Это 12-месячный онлайн-курс с более чем 300 партнерами по найму. Программа предлагает специальную помощь в карьере, индивидуальную поддержку студентов и шесть различных специализаций:

• Универсальный специалист по науке о данных
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка
• Бизнес-аналитика/аналитика данных
• Бизнес-аналитика
• Инжиниринг данных