Algorithmes d'exploration de données

L'exploration de données est un domaine des statistiques qui appliquent différentes méthodes et stratégies dans les modèles les plus récents en grande quantité de marques.

Verser et réaliser, il utilise méthodologies de statistiques, d'informatique, de science des données ou de programmation. Dans cet article, nous vous disons 9 algorithmes et techniques J'ai utilisé le plus de dans exploration des données ou l'exploration de données pour trouver les informations pertinentes caches dans les données.

Le nettoyage des données est l’un des éléments fondamentaux de toute procédure de science des données ou d’exploration de données. Les informations proviennent de différentes sources, elles ne sont pas seulement bonnes et elles ne sont pas fiables. Ce type de méthodologie a donc pour seul objectif de nettoyer les informations.

Certaines techniques utilisées à cette étape sont la détection de valeurs aberrantes, le remplacement de pièces manquantes ou l'élimination de pièces rondes. Faisant partie des outils du net, ils sont préparés et utilisés par les algorithmes statistiques.

Une fois les informations nettoyées, elles doivent être transformées pour s'adapter au type d'algorithme que nous allons utiliser. Dans de nombreux cas, il est important de les normaliser, c'est-à-dire de toutes mettre les données sur la même échelle numérique.

A ce stade, nous pouvons également créer de nouvelles fonctionnalités en combinaison avec des fonctionnalités préexistantes ou en appliquant des algorithmes de réduction de dimension tels que PCA. (Analyser les principaux composants).

Enfin, les données sont maintenant prêtes à être utilisées dans l'un des algorithmes d'exploration de données suivantes.

Eux arbres de décision Il s'agit d'un type d'algorithme supervisé qui génère différentes décisions de manière hiérarchique en divisant les données en sous-ensembles en fonction de leurs caractéristiques. Ce type de modèle apprentissage automatique Il peut être utilisé à la fois pour des problèmes de classification et de régression.

Il forêt aléatoire Cet algorithme aléatoire est un algorithme qui s'applique aux méthodes d'assemblage ( méthodes d'assemblage ), plus la précision de la méthode de ensachage. Ces modèles créent différentes prédictions en utilisant les arbres de décision dont nous disposons.

De cette façon, vous pouvez utiliser un arbre de décision pour classer ou obtenir une valeur de régression, de plus les arbres sont utilisés (à partir du nom de la forêt) et un vote est effectué. Le résultat est le meilleur rapport qualité/prix.

Grâce à cette méthode, de bons résultats sont également obtenus en plus de certains problèmes qui surviennent dans les arbres de décision, comme ajustement ou ajustement du modèle .

Les machines qui présentent en charge les vecteurs sont un excellent algorithme utilisé dans les problèmes de classification (en bref, elles sont également utiles pour la régression) dans le système d'apprentissage et d'exploration automatisés de ressources.

Cette méthode vise à trouver un hyperplan qui sépare les différentes catégories. De cette façon, lorsque le nôtre aurons un nouveau point, fonction de la zone où il se situe, nous verrons s'il appartient à une classe ou à une autre.

Les techniques de clustering appartiennent au groupe des modèles d’apprentissage autonomes non supervisés puisqu’elles n’ont pasISOin de données d’entraînement. Les techniques de clustering ou de regroupement cohérents pour joindre des points d'ensemble de données en groupes où leurs caractéristiques sont similaires.

Ils sont largement utilisés, par exemple, en marketing pour regrouper et segmenter par type de client. De cette façon, vous pourrez mieux personnaliser la publicité que vous ferez pour chacun. Le clustering nécessite certaines techniques utilisées dans l'exploration des données.

La méthode de data mining Naïve Bayes bas ses prédictions sur le célèbre théorème de Bayes. C'est un classificateur qui suppose l'indépendance ou la non-corrélation des caractéristiques.

Cela fonctionne très bien lorsque les fonctionnalités sont complètement indépendantes. De plus, le plus efficace est le plus efficace dans les problèmes multi-classes.

K-plus proches voisins est un algorithme d'exploration de données supervisées basé sur des instances.

Il s'agit d'un modèle très simple dont l'objectif est de trouver les points de l'ensemble de données les plus proches du point que l'on souhaite prédire et de classer ledit point en fonction de la majorité des points qui l 'entourent.

Les réseaux de neurones sont actuellement les algorithmes les plus populaires en intelligence artificielle et en ingénierie des données. Ces modèles utilisent un système de neurones et de connexions qui imitent la fonction des neurones de notre système nerveux.

Les données d'entraînement traversent l'architecture complexe des neurones et des connexions et, une fois arrivées à la fin, les comparent le résultat avec les données d'entraînement.

A ce stade, la construction d'une fonction d'erreur ou de coût qui permet l'optimisation de ses paramètres en utilisant ce que l'on appelle rétropropagation. De cette manière, on obtient les trois résultats les plus précis et les modèles analytiques des résultats possibles.

Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez visitez notre article sur les archives des neurones.