Co je klasifikace těžby dat?

Klasifikace dolování dat je jedním krokem v procesu dolování dat. Používá se ke seskupení položek na základě určitých klíčových charakteristik. Existuje několik technik používaných pro klasifikaci dolování dat, včetně klasifikace nejbližšího souseda, učení stromů rozhodování a podpory vektorových strojů.

Dolování dat je metoda, kterou vědci používají k extrahování vzorů z dat. Obecně je reprezentativní vzorek vybrán ze skupiny dat a poté manipulován a analyzován pro nalezení vzorů. Kromě klasifikace dolování dat mohou vědci také používat shlukování, regresi a učení pravidel k analýze dat.

Existuje několik algoritmů, které lze použít při klasifikaci dolování dat. Klasifikace nejbližšího souseda je jedním z nejjednodušších algoritmů klasifikace dolování dat. Spoléhá se na tréninkový soubor. Tréninková sada je sada dat používaných k trénování počítače do věnování pozornosti určitým proměnným. V klasifikaci nejbližšího souseda je počítač jednoduše CLASsifikuje všechna data jako součást skupiny, která obsahuje data nejbližší hodnota pro vstup. Počítač v podstatě položí řadu otázek ohledně dat. Pokud je odpověď na první otázku pravdivá, položí otázku 2A. Pokud je odpověď nepravdivá, položí otázku 2b. Při vytažení tato metoda tvoří strom větvících cest.

Naivní klasifikace Bayes se spoléhá na pravděpodobnost. Zeptá se řadu otázek o každém kusu dat a poté použije odpovědi k určení pravděpodobnosti, že data patří do konkrétní klasifikace. To se liší od učení stromu rozhodování, protože odpověď na první otázku nemá vliv na to, na kterou otázku bude dále položena.

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

Podporové vektorové stroje používají vzorky tréninku k vytvoření modelu, který bude klasifikovat informace, obvykle vizualizovaný jako rozptylový graf s širokým prostorem mezi kategoriemi. Když jsou do stroje napájeny nové informace, je vynesena do grafu. Data jsou poté klasifikována na základě toho, do které kategorie jsou informace nejblíže k grafu. Tato metoda funguje pouze tehdy, pokud máte na výběr dvě možnosti.