Co je klasifikace dolování dat?

Klasifikace dolování dat je jedním z kroků v procesu dolování dat. Používá se k seskupování položek na základě určitých klíčových charakteristik. Pro klasifikaci dolování dat se používá několik technik, včetně klasifikace nejbližších sousedů, učení stromu rozhodování a strojů podporujících vektor.

Dolování dat je metoda, kterou vědci používají k extrahování vzorů z dat. Obecně je reprezentativní vzorek vybrán ze souboru dat a poté manipulován a analyzován za účelem nalezení vzorců. Kromě klasifikace dolování dat mohou vědci také analyzovat data pomocí shlukování, regrese a učení pravidel.

Existuje několik algoritmů, které lze použít při klasifikaci dolování dat. Klasifikace nejbližších sousedů je jedním z nejjednodušších klasifikačních algoritmů pro dolování dat. Vychází z tréninkové sady. Tréninková sada je sada dat, která se používají k tomu, aby se počítač naučil věnovat pozornost určitým proměnným. Při klasifikaci nejbližších sousedů počítač jednoduše klasifikuje všechna data jako součást skupiny, která obsahuje data nejblíže k hodnotě vstupu.

Učení rozhodovacích stromů používá ke klasifikaci dat model větvení. Počítač se v zásadě ptá na data. Je-li odpověď na první otázku pravdivá, položí otázku 2a. Pokud je odpověď nesprávná, položí otázku 2b. Když je tato metoda nakreslena, vytvoří strom větvících cest.

Klasifikace Naive Bayes závisí na pravděpodobnosti. Klade si řadu otázek o každém kusu dat a poté pomocí odpovědí určí pravděpodobnost, že data patří do určité klasifikace. To se liší od učení se rozhodovacím stromům, protože odpověď na první otázku nemá vliv na otázku, která bude položena dále.

Složitější metody klasifikace dolování dat zahrnují neuronové sítě a podpůrné vektorové stroje. Tyto metody jsou počítačové modely, které by bylo obtížné provádět ručně. Neuronové sítě se často používají v programování umělé inteligence, protože napodobují lidský mozek. Filtruje informace prostřednictvím řady uzlů, které najdou vzory a poté informace klasifikuje.

Podpůrné vektorové stroje používají tréninkové vzorky k vytvoření modelu, který bude klasifikovat informace, obvykle vizualizované jako rozptylový graf s velkým prostorem mezi kategoriemi. Když jsou do stroje vloženy nové informace, jsou vykresleny do grafu. Data jsou poté klasifikována na základě kategorie, do které jsou informace nejblíže k grafu. Tato metoda funguje pouze tehdy, jsou-li k dispozici dvě možnosti.