Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Açıklaması: Türler, Sınıflandırıcılar ve Uygulamalar [2022]

Veri madenciliği, veri biliminin en önemli bölümlerinden biridir. Analiz süreçlerini gerçekleştirmek için gerekli verileri almanıza ve bunlardan eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmanıza olanak tanır.

Aşağıdaki sütunda, veri madenciliği sistemlerinin sınıflandırılmasını ele alacağız ve süreçte kullanılan farklı sınıflandırma tekniklerini tartışacağız. Günümüz bağlamında nasıl kullanıldıklarını ve bu alanda nasıl uzman olabileceğinizi öğreneceksiniz.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, kalıpları belirlemek ve bunlarla ilgili daha fazla içgörü elde etmek için verileri farklı şekillerde kazmak veya araştırmak anlamına gelir. Keşfedilen kalıpların nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini görmek için analiz edilmesini içerir.

Veri madenciliğinde, büyük veri kümelerini sıralar, gerekli kalıpları bulur ve veri analizi yapmak için ilişkiler kurarsınız. Bu, veri analitiğindeki en önemli adımlardan biridir ve onsuz bir veri analizi sürecini tamamlayamazsınız.

Veri madenciliği, herhangi bir veri analizi sürecindeki ilk adımlardan biridir. Bu nedenle, veri madenciliğini düzgün bir şekilde gerçekleştirmek çok önemlidir.

Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Nedir?

Veri madenciliğinde sınıflandırma, veri noktalarını farklı sınıflara ayıran yaygın bir tekniktir. Karmaşık ve büyük veri kümelerinin yanı sıra küçük ve basit olanlar da dahil olmak üzere her türden veri kümesini düzenlemenize olanak tanır.

Öncelikle, veri kalitesini iyileştirmek için kolayca değiştirebileceğiniz algoritmalar kullanmayı içerir. Bu, denetimli öğrenmenin veri madenciliği tekniklerinde sınıflandırmada özellikle yaygın olmasının büyük bir nedenidir. Sınıflandırmanın birincil amacı, ilgilenilen bir değişkeni gerekli değişkenlerle ilişkilendirmektir. İlgilenilen değişken niteliksel tipte olmalıdır.

Algoritma, tahmin için değişkenler arasında bağlantı kurar. Veri madenciliğinde sınıflandırma için kullandığınız algoritmaya sınıflandırıcı, aynısı üzerinden yaptığınız gözlemlere ise instance adı verilir. Nitel değişkenlerle çalışmanız gerektiğinde veri madenciliğinde sınıflandırma tekniklerini kullanırsınız.

Her biri benzersiz işlevselliğe ve uygulamaya sahip birden fazla sınıflandırma algoritması türü vardır. Bu algoritmaların tümü, bir veri kümesinden veri çıkarmak için kullanılır. Belirli bir görev için hangi uygulamayı kullanacağınız, görevin amacına ve çıkarmanız gereken veri türüne bağlıdır.

Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Teknikleri Türleri

Veri madenciliğinde çeşitli sınıflandırma algoritmalarını tartışmadan önce, mevcut sınıflandırma tekniklerinin türlerine bir göz atalım. Öncelikle sınıflandırma algoritmalarını iki kategoriye ayırabiliriz:

1. üretken
2. ayrımcı

İşte bu iki kategorinin kısa bir açıklaması:

üretken

Üretken bir sınıflandırma algoritması, bireysel sınıfların dağılımını modeller. Modelin dağılımlarını ve varsayımlarını tahmin ederek verileri oluşturan modeli öğrenmeye çalışır. Görünmeyen verileri tahmin etmek için üretken algoritmaları kullanabilirsiniz.

Öne çıkan bir üretken algoritma, Naive Bayes Sınıflandırıcıdır.

ayrımcı

Bir veri satırı için bir sınıf belirleyen ilkel bir sınıflandırma algoritmasıdır. Gözlenen verileri kullanarak modelleme yapar ve dağılımları yerine veri kalitesine bağlıdır.

Lojistik regresyon, mükemmel bir ayırt edici sınıflandırıcı türüdür.

Makine Öğreniminde Sınıflandırıcılar

Sınıflandırma, veri madenciliğinin oldukça popüler bir yönüdür. Sonuç olarak, makine öğreniminin birçok sınıflandırıcısı vardır:

1. Lojistik regresyon
2. Doğrusal regresyon
3. Karar ağaçları
4. rastgele orman
5. Naif bayanlar
6. Vektör makineleri desteklemek
7. K-en yakın komşular

1. Lojistik Regresyon

Lojistik regresyon, belirli bir olayın veya sınıfın olasılığını modellemenize olanak tanır. İkili bir bağımlı değişkeni modellemek için bir lojistik kullanır. Size tek bir denemenin olasılıklarını verir. Çünkü lojistik regresyon, sınıflandırma için oluşturulmuştur ve birden çok bağımsız değişkenin tek bir sonuç değişkeni üzerindeki etkisini anlamanıza yardımcı olur.

Lojistik regresyonla ilgili sorun, yalnızca tahmin edilen değişkeniniz ikili olduğunda ve tüm tahmin ediciler bağımsız olduğunda çalışmasıdır. Ayrıca, verilerin herhangi bir eksik değeri olmadığını varsayar, bu oldukça sorun olabilir.

2. Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, denetimli öğrenmeye dayanır ve regresyon gerçekleştirir. Bağımsız değişkenlere göre bir tahmin değeri modellemektedir. Öncelikle, tahmin ve değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak için kullanırız.

Belirli bir bağımsız değişkene göre bir bağımlı değişken değeri tahmin eder. Özellikle bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi bulur. Doğrusal olarak ayırabileceğiniz veriler için mükemmeldir ve oldukça verimlidir. Bununla birlikte, fazla takılmaya ve buruna yatkındır. Ayrıca, bağımsız ve bağımlı değişkenlerin doğrusal olarak ilişkili olduğu varsayımına dayanır.

3. Karar Ağaçları

Karar ağacı, veri madenciliğinde en sağlam sınıflandırma tekniğidir. Ağaç yapısına benzer bir akış şemasıdır. Burada, her dahili düğüm, bir koşul üzerinde bir teste atıfta bulunur ve her dal, testin bir sonucunu (doğru veya yanlış olsun) temsil eder. Bir karar ağacındaki her yaprak düğümü bir sınıf etiketine sahiptir.

Karar ağacına göre verileri farklı sınıflara ayırabilirsiniz. Oluşturulan karar ağacına göre yeni bir veri noktasının hangi sınıflara ait olacağını tahmin eder. Tahmin sınırları dikey ve yatay çizgilerdir.

4. Rastgele orman

Rastgele orman sınıflandırıcısı, farklı veri kümesi alt örneklerinde birden çok karar ağacına uyar. Tahmini doğruluğunu artırmak ve fazla takmayı yönetmek için ortalamayı kullanır. Alt örnek boyutu her zaman girdi örnek boyutuna eşittir; ancak numuneler değiştirilerek alınır.

Rastgele orman sınıflandırıcısının özel bir avantajı, fazla uydurmayı azaltmasıdır. Ayrıca, bu sınıflandırıcı karar ağaçlarından önemli ölçüde daha fazla doğruluğa sahiptir. Ancak, gerçek zamanlı tahmin için çok daha yavaş bir algoritmadır ve oldukça karmaşık bir algoritmadır, bu nedenle etkili bir şekilde uygulanması çok zordur.

5. Naif Bayes

Naive Bayes algoritması, her özelliğin birbirinden bağımsız olduğunu ve tüm özelliklerin sonuca eşit olarak katkıda bulunduğunu varsayar.

Bu algoritmanın dayandığı bir diğer varsayım, tüm özelliklerin eşit öneme sahip olmasıdır. Günümüz dünyasında spam filtreleme ve belgeleri sınıflandırma gibi birçok uygulamaya sahiptir. Naive Bayes, gerekli parametrelerin tahmini için yalnızca az miktarda eğitim verisi gerektirir. Ayrıca, bir Naive Bayes sınıflandırıcısı, diğer karmaşık ve gelişmiş sınıflandırıcılardan önemli ölçüde daha hızlıdır.

Bununla birlikte, Naive Bayes sınıflandırıcısı, çoğu gerçek dünya senaryosunda doğru olmayan, tüm özelliklerin eşit öneme sahip olduğunu varsaydığından, tahminde zayıf olmasıyla ünlüdür.

6. Destek Vektör Makinesi

SVM olarak da bilinen Destek vektör makine algoritması, büyük boşluklarla kategorilere ayrılan uzaydaki eğitim verilerini temsil eder. Yeni veri noktaları daha sonra aynı alana eşlenir ve kategorileri, düştükleri boşluğun tarafına göre tahmin edilir. Bu algoritma özellikle yüksek boyutlu uzaylarda kullanışlıdır ve karar fonksiyonunda eğitim noktalarının sadece bir alt kümesini kullandığından hafıza açısından oldukça verimlidir.

Bu algoritma, olasılık tahminleri sağlamada gecikir. Bunları, oldukça pahalı olan beş kat çapraz doğrulama yoluyla hesaplamanız gerekir.

7. K-En Yakın Komşular

K-en yakın komşu algoritması, doğrusal olmayan bir sınıflandırıcı olduğu için doğrusal olmayan tahmin sınırlarına sahiptir. En yakın k komşu sınıfını bularak yeni bir test veri noktasının sınıfını tahmin eder. Öklid mesafesini kullanarak bir test veri noktasının en yakın k komşusunu seçersiniz. En yakın k komşuda, farklı kategorilerde bulunan veri noktalarının sayısını saymanız gerekir ve yeni veri noktasını en çok komşuya sahip kategoriye atarsınız.

k'nin değerini bulmak çok fazla kaynak gerektirdiğinden oldukça pahalı bir algoritmadır. Ayrıca, her örneğin her eğitim örneğine olan mesafesini hesaplaması gerekir, bu da hesaplama maliyetini daha da artırır.

Veri Madenciliği Sistemlerinin Sınıflandırılması Uygulamaları

Günlük hayatımızda sınıflandırma algoritmalarını nasıl kullandığımıza dair birçok örnek var. Aşağıdakiler en yaygın olanlardır:

• Pazarlamacılar, kitle segmentasyonu için sınıflandırma algoritmaları kullanır. Bu algoritmaları kullanarak hedef kitlelerini farklı kategorilere ayırarak daha doğru ve etkili pazarlama stratejileri geliştirirler.
• Meteorologlar, nem, sıcaklık vb. gibi çeşitli parametrelere göre hava koşullarını tahmin etmek için bu algoritmaları kullanır.
• Halk sağlığı uzmanları, çeşitli hastalıkların riskini tahmin etmek için sınıflandırıcıları kullanır ve yayılmalarını azaltmak için stratejiler oluşturur.
• Finans kurumları, kimin kartlarını ve kredilerini onaylamaları gerektiğini belirlemek için temerrüde düşenleri bulmak için sınıflandırma algoritmaları kullanır. Ayrıca dolandırıcılığı tespit etmelerine yardımcı olur.

Çözüm

Sınıflandırma, veri madenciliğinin en popüler bölümlerinden biridir. Gördüğünüz gibi günlük hayatımızda bir ton uygulama var. Sınıflandırma ve veri madenciliği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız , Veri Biliminde Yönetici PG Programımıza göz atmanızı öneririz .

300'den fazla işe alım ortağıyla 12 aylık çevrimiçi bir kurstur. Program özel kariyer yardımı, kişiselleştirilmiş öğrenci desteği ve altı farklı uzmanlık sunar:

• Veri bilimi uzmanı
• Derin öğrenme
• Doğal dil işleme
• İş zekası / Veri analitiği
• İş analitiği
• veri mühendisliği