Процесс классификации

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.

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;
• классификация CBR-методом;
• классификация при помощи генетических алгоритмов.