Цель процесса классификации состоит в том, чтобы построить модель, которая использует прогнозирующие атрибуты в качестве входных параметров и получает значение зависимого атрибута. Процесс классификации заключается в разбиении множества объектов на классы по определенному критерию.
Классификатором называется некая сущность, определяющая, какому из предопределенных классов принадлежит объект по вектору признаков.
Для проведения классификации с помощью математических методов необходимо иметь формальное описание объекта, которым можно оперировать, используя математический аппарат классификации. Таким описанием в нашем случае выступает база данных. Каждый объект (запись базы данных) несет информацию о некотором свойстве объекта.
Набор исходных данных (или выборку данных) разбивают на два множества: обучающее и тестовое.
Обучающее множество (training set) - множество, которое включает данные, использующиеся для обучения (конструирования) модели. Такое множество содержит входные и выходные (целевые) значения примеров. Выходные значения предназначены для обучения модели. Тестовое (test set) множество также содержит входные и выходные значения примеров. Здесь выходные значения используются для проверки работоспособности модели.
Методы, применяемые для решения задач классификации
Для классификации используются различные методы. Основные из них:
классификация с помощью деревьев решений;
байесовская (наивная) классификация;
классификация при помощи искусственных нейронных сетей;
классификация методом опорных векторов;
статистические методы, в частности, линейная регрессия;
классификация при помощи метода ближайшего соседа;