طبقه بندی در داده کاوی Classification : یکی از دانش هایی که در عصر حاضر بسیار مورد استقبال قرار گرفته داده کاویاست. به طور کلی به معنای کاوش در داده ها است که به اشکال مختلف برای به دست آوردن الگوها و کسب دانش در مورد الگوی حاکم بر این داده ها مورد استفاده قرار میگیرد. در فرآیند داده کاوی، ابتدا مجموعه داده های بزرگ مرتب میشود، سپس الگوها شنا...
طبقه بندی (classification) علمی است که بر اساس دادههای قبلی که دارای برچسب هستند، مدلی برای پیش بینی برچسب دادههای جدید میسازد.
قصد داریم چندین طبقهبندی کننده را مورد بررسی قرار دهیم و عملکرد آنها را بر روی یک مجموعه دادهی شناخته شده، یعنی مجموعه دادهی ایریس، مقایسه کنیم.
در این مطلب، به پرسش Classification چیست پاسخ داده و به معرفی و پیادهسازی انواع رایج الگوریتم های طبقهبندی میپردازیم.
قبل از اینکه به بررسی ۴ نوع مختلف از مسائل طبقه بندی در یادگیری ماشین بپردازیم، باید درباره «مدلسازی پیشبینی کننده طبقهبندی» (Classification Predictive Modeling) صحبت کنیم.
دسته بندی کننده های بیز ساده مختلف عمدتاً با فرضهایی که در مورد توزیع P(x i | y) انجام میدهند، متفاوت هستند. حالا، یکی از این دستهبندیکنندهها را در اینجا بحث میکنیم.
۴. درختان طبقهبندی و رگرسیون. درختهای تصمیمگیری نوع مهمی از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای مدلسازی پیشبینیکننده هستند. نمایش مدل درخت تصمیم، یک درخت باینری است.
طبقهبندی نوعی یادگیری ماشین نظارت شده است که در پیشبینی برچسب دادههای ورودی مورد استفاده قرار میگیرد. چه الگوریتم هایی هم در مسائل طبقه بندی و هم رگرسیون کاربرد دارند؟
به عبارتی طبقهبندی، فرایند یافتن مدلی که توصیف کننده کلاسها و مفاهیم داده است و داده ها را به گروههای مشخص تفکیک میکند.
طبقهبندی در دادهکاوی یکی از روشهای کلیدی برای تحلیل دادهها و شناسایی الگوهاست. با تکنیکها و ابزارهای مختلف، به تصمیمگیری بهتری دست پیدا کنید!
دسته بندی کلاس بندی یا طبقه بندی (Classification) و خوشه بندی (Clustering) از شاخه های علوم داده (Data Science) هستند که به اشکال مختلف برای به دست آوردن الگو ها و کسب دانش در مورد الگوی حاکم بر انواع مختلف داده ...
