როგორ ხდება მონაცემების კლასიფიკაცია?

როგორ ხდება მონაცემების კლასიფიკაცია?

მონაცემთა კლასიფიკაცია მონაცემთა მეცნიერების სფეროში ფუნდამენტური პროცესია, რადგან ის საშუალებას იძლევა ინფორმაცია სტრუქტურირებული და გასაგები გზით იყოს ორგანიზებული. რადგან მონაცემთა მოცულობა ექსპონენციურად იზრდება, აუცილებელია ეფექტური მეთოდოლოგიის ქონა მისი კლასიფიკაციისა და მისგან შესაბამისი ცოდნის ამოსაღებად. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ მონაცემების კლასიფიკაციის სხვადასხვა გზებს ტექნიკური თვალსაზრისით, რათა უკეთ გავიგოთ, თუ როგორ არის ის ორგანიზებული და როგორ შეგვიძლია მისი უფრო ეფექტურად გამოყენება.

მონაცემთა კლასიფიკაციის ტიპები

არსებობს რამდენიმე კრიტერიუმი, რომლითაც შესაძლებელია მონაცემების კლასიფიცირება. პირველი მათგანია მისი ბუნება, ანუ მონაცემები რიცხვითია, ტექსტური თუ კატეგორიული. ეს კლასიფიკაცია სასარგებლოა შესაბამისი ანალიზის ტექნიკის შესარჩევად, რადგან მონაცემების თითოეული ტიპი მოითხოვს სპეციფიკურ მიდგომას. მეორე კრიტერიუმია მონაცემთა წყარო, რომელიც შეიძლება იყოს შიდა ან გარე. შიდა მონაცემები არის ორგანიზაციის ფარგლებში გენერირებული მონაცემები, როგორიცაა გაყიდვების ჩანაწერები ან თანამშრომლების ინფორმაცია, ხოლო გარე მონაცემები არის ორგანიზაციის გარე წყაროებიდან, როგორიცაა საჯარო მონაცემთა ბაზები ან სოციალური ქსელები, მიღებული მონაცემები.

მონაცემთა კლასიფიკაციის ეტაპები

მონაცემთა კლასიფიკაციის პროცესი რამდენიმე ეტაპისგან შედგება, რაც ინფორმაციის იერარქიული და სტრუქტურირებული წესით ორგანიზების საშუალებას იძლევა. პირველ რიგში, მონაცემთა შესწავლა და გაწმენდა, რომელიც მოიცავს შესაძლო შეცდომების, ატიპიური მნიშვნელობების ან არასრული მონაცემების იდენტიფიცირებას, რომლებმაც შეიძლება გავლენა მოახდინონ შედეგების ხარისხზე. შემდეგ, ჩვენ ვაგრძელებთ მონაცემების გარდაქმნანორმალიზაციის, კოდირების ან დისკრეტიზაციის ტექნიკის გამოყენებით, მონაცემთა მახასიათებლებისა და ანალიზის მიზნების მიხედვით. შემდეგ ხდება ანალიზის მეთოდის შერჩევა. სათანადო კლასიფიკაცია, რომელიც შეიძლება იყოს წესებზე დაფუძნებული, ინსტანციაზე დაფუძნებული ან მოდელზე დაფუძნებული და სხვა. და ბოლოს, კლასიფიკაციის მოდელის ხარისხი ფასდება ვალიდაციის ტექნიკის გამოყენებით და მოდელი გამოიყენება ახალ მონაცემთა ნაკრებებზე პროგნოზების ან კლასიფიკაციების გასაკეთებლად.

მოკლედ, მონაცემთა კლასიფიკაცია ეს პროცესია აუცილებელია ინფორმაციის ორგანიზებისა და გაგებისთვის ამ სფეროში მონაცემთა მეცნიერებაკლასიფიკაციის სხვადასხვა ტიპისა და მასთან დაკავშირებული ეტაპების გაგებით, თქვენ შეგიძლიათ ჩაატაროთ უფრო ეფექტური ანალიზი და მიიღოთ ღირებული ინფორმაცია თქვენი მონაცემებიდან. ტექნოლოგიური განვითარება აგრძელებს ინფორმაციის უზარმაზარი მოცულობის გენერირებას, ამიტომ მონაცემთა კლასიფიკაციის უნარების ქონა აუცილებელია ციფრული ეპოქის გამოწვევებთან გასამკლავებლად.

მონაცემთა კლასიფიკაცია მისი ტიპის მიხედვით

მონაცემებთან მუშაობის უნარის შესაძენად ეფექტურად, აუცილებელია სხვადასხვა ტიპის მონაცემების გაგება და კლასიფიკაცია. მონაცემთა კლასიფიკაცია გულისხმობს მონაცემების კატეგორიებად დაჯგუფებას მათი მახასიათებლებისა და თვისებების მიხედვით. ეს მნიშვნელოვანია, რადგან ის ხელს უწყობს ინფორმაციის სათანადოდ ორგანიზებასა და ანალიზს.

მონაცემთა კლასიფიკაციისთვის გამოიყენება რამდენიმე კრიტერიუმი ან ფაქტორი. ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული კრიტერიუმია მონაცემების კლასიფიკაცია მისი ტიპის მიხედვითმონაცემები შეიძლება კლასიფიცირდეს ოთხ ძირითად კატეგორიად: რიცხვითი მონაცემები, კატეგორიული მონაცემები, რიგითი მონაცემები და ტექსტური ან ასო-ციფრული მონაცემები. რიცხვითი მონაცემები მოიცავს რიცხვებსა და მნიშვნელობებს, რომელთა გაზომვაც შესაძლებელია, მაგალითად, ასაკი ან შემოსავლები. კატეგორიული მონაცემები არის ისეთები, რომლებიც წარმოადგენენ კატეგორიებს ან ჯგუფებს, როგორიცაა სქესი ან ოჯახური მდგომარეობა. რიგითი მონაცემები არის მონაცემები, რომლებსაც აქვთ თანმიმდევრობა ან იერარქია, როგორიცაა შეფასებები ან კმაყოფილების დონეები. და ბოლოს, ტექსტური ან ასო-ციფრული მონაცემები არის ისეთები, რომლებიც წარმოადგენენ ტექსტს ან ასო-ციფრულ სიმბოლოებს, როგორიცაა სახელები ან მისამართები.

მონაცემთა კლასიფიკაციის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ფაქტორი მისი ბუნებაა: პირველადი მონაცემები და მეორადი მონაცემები. ის პირველადი მონაცემები არის ის მონაცემები, რომლებიც პირდაპირ თავდაპირველი წყაროდან, მაგალითად, გამოკითხვებიდან ან ექსპერიმენტებიდან არის შეგროვებული. ეს მონაცემები უფრო სანდო და წარმომადგენლობითია, რადგან ისინი პირველადია მოპოვებული. მეორეს მხრივ, მეორადი მონაცემები ეს არის მონაცემები, რომლებიც მიღებულია მეორადი წყაროებიდან, როგორიცაა ანგარიშები ან მონაცემთა ბაზები არსებული. მიუხედავად იმისა, რომ ამ მონაცემების მოპოვება ხშირად უფრო ადვილია, მნიშვნელოვანია მათი ხარისხისა და სანდოობის გათვალისწინება.

კლასიფიკაციის როლი მონაცემთა ანალიზში

კლასიფიკაცია მონაცემთა ანალიზში ფუნდამენტური ამოცანაა. ეს საშუალებას გაძლევთ დაალაგოთ და დაალაგოთ ინფორმაცია ეფექტურად, რაც მოგვიანებით მის გაგებას და გამოყენებას აადვილებს.მონაცემთა კლასიფიკაციისთვის გამოიყენება სხვადასხვა მეთოდი და ალგორითმი, რომელთაგან თითოეულს თავისი მახასიათებლები და უპირატესობები აქვს. ამ პოსტში ჩვენ განვიხილავთ რამდენიმე ყველაზე გავრცელებულ მიდგომას და იმას, თუ როგორ გამოიყენება ისინი მონაცემთა კლასიფიკაციის პროცესში.

მონაცემთა კლასიფიკაციის ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებადი მეთოდია ალგორითმი. k-საშუალოეს ალგორითმი დაფუძნებულია მონაცემების დაჯგუფების იდეაზე k ჯგუფები, ყოფნა k წინასწარ განსაზღვრული მნიშვნელობა. ალგორითმი ითვლის მონაცემთა თითოეული ნაწილის მანძილს კლასტერის ცენტროიდებთან და მონაცემთა თითოეულ ნაწილს ანიჭებს კლასტერს, რომელსაც ყველაზე ახლოს აქვს ცენტროიდი. ამ გზით, მონაცემები ორგანიზებულია ჯგუფებად, რომლებსაც აქვთ მსგავსი მახასიათებლები. ეს მეთოდი ფართოდ გამოიყენება მომხმარებლის სეგმენტაციაში, გამოსახულების ანალიზსა და პროდუქტის რეკომენდაციაში.

კიდევ ერთი გავრცელებული მიდგომაა ალგორითმი, რომელიც გადაწყვეტილების ხეეს ალგორითმი ქმნის წესების ხეს, რომელიც საშუალებას იძლევა მონაცემები კლასიფიცირდეს სხვადასხვა ატრიბუტების მიხედვით. ხე აგებულია ისე, რომ მინიმუმამდე იქნას დაყვანილი დაბინძურება ან გაურკვევლობა თითოეულ კვანძში. ხის ტოტების მიყოლით, თქვენ მიაღწევთ ფოთოლს, რომელიც წარმოადგენს საბოლოო კლასიფიკაციას. ეს მეთოდი განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც კლასიფიკაციის პროცესში საჭიროა ინტერპრეტაცია და ახსნადობა, რადგან ის საშუალებას გაძლევთ გაიგოთ, თუ როგორ მიიღება გადაწყვეტილებები და რომელი ატრიბუტებია ყველაზე მნიშვნელოვანი.

მონაცემთა სწორი კლასიფიკაციის მნიშვნელობა

მონაცემთა სწორი კლასიფიკაცია აუცილებელია ნებისმიერი კომპანიის ან დაწესებულებისთვის, რომელიც დიდი მოცულობის ინფორმაციასთან მუშაობს. მონაცემთა კლასიფიკაცია ის საშუალებას გაძლევთ ეფექტურად ორგანიზება გაუკეთოთ თქვენს მონაცემებს და აადვილებს მათ ძიებას, ანალიზსა და მართვას. ის ასევე ხელს უწყობს იმის უზრუნველყოფას, რომ თქვენი მონაცემები სათანადოდ იქნას გამოყენებული და შეესაბამებოდეს დადგენილ უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის სტანდარტებს.

მონაცემთა კლასიფიკაციისთვის არსებობს სხვადასხვა კრიტერიუმი და მეთოდოლოგია და თითოეულმა ორგანიზაციამ უნდა აირჩიოს მიდგომა, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება მის საჭიროებებს. კლასიფიკაციის ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული ფორმაა:

• კლასიფიკაცია მონაცემთა ტიპის მიხედვით: მონაცემების კლასიფიკაცია შესაძლებელია მათი ფორმატის მიხედვით, როგორიცაა რიცხვითი, ტექსტური, გეოგრაფიული და ა.შ. ეს კლასიფიკაცია საშუალებას გვაძლევს განვსაზღვროთ, თუ რა ტიპის ანალიზი ან დამუშავებაა შესაფერისი თითოეული ტიპის მონაცემისთვის.
• კლასიფიკაცია კონფიდენციალურობის დონის მიხედვით: მონაცემების კლასიფიკაცია შესაძლებელია მათი კონფიდენციალურობის ან მგრძნობელობის დონის მიხედვით, როგორიცაა პირადი, კომერციული ან სტრატეგიული მონაცემები. ეს კლასიფიკაცია აუცილებელია შესაბამისი დაცვის ზომების დასადგენად და ინფორმაციის გაჟონვის თავიდან ასაცილებლად.
• თარიღის მიხედვით დალაგება: მონაცემების კატეგორიზაცია შესაძლებელია მათი შექმნის, შეცვლის ან შენახვის თარიღის მიხედვით. ეს კლასიფიკაცია საშუალებას იძლევა მონაცემების ქრონოლოგიურად ორგანიზების და აადვილებს მოძველებული ან განახლებადი მონაცემების იდენტიფიცირებას.

დასკვნის სახით, მონაცემთა სწორი კლასიფიკაცია აუცილებელია მისი სათანადო გამოყენებისა და დაცვის უზრუნველსაყოფად. მონაცემთა კლასიფიკაცია სხვა კრიტერიუმებთან ერთად, ტიპის, კონფიდენციალურობის დონისა და თარიღის მიხედვით, ეს ხელს უწყობს მათ ორგანიზებას. ეფექტურად და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მათი ანალიზის საფუძველზე. გარდა ამისა, სათანადო კლასიფიკაცია აადვილებს დადგენილი უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის სტანდარტების დაცვას, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია სულ უფრო ციფრული და დაკავშირებული გარემოში.

მონაცემთა კლასიფიკაციის ყველაზე გავრცელებული მეთოდები

არსებობს მონაცემთა კლასიფიკაციის რამდენიმე მეთოდი, რომლებიც ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა დისციპლინებსა და ინდუსტრიებში. ეს მეთოდები საშუალებას იძლევა მონაცემების ეფექტურად ორგანიზებისა და კატეგორიზაციის, რაც აადვილებს მათ ანალიზსა და გაგებას. ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე მეთოდი:

იერარქიული კლასტერირება: ეს არის მეთოდი, რომელიც აჯგუფებს მონაცემებს მათი მსგავსების ან სიახლოვის მიხედვით იერარქიულ ხეში. ეს მეთოდი სასარგებლოა, როდესაც მონაცემთა სტრუქტურა უცნობია და საჭიროა საწყისი შესწავლა. იერარქიული კლასტერიზაცია იყოფა ორ მიდგომად: აგლომერაციული (ქვემოდან ზემოთ) და გამყოფი (ზემოდან ქვემოთ).

K-საშუალო კლასტერიზაცია: ეს მეთოდი მონაცემებს k კლასტერებად ყოფს, სადაც k წინასწარ განსაზღვრული მნიშვნელობაა. ალგორითმი თითოეულ მონაცემთა წერტილს უახლოეს კლასტერს ანიჭებს, მანძილების ჯამის მინიმიზაციის მიზნით. ის ფართოდ გამოიყენება მანქანურ სწავლებასა და მონაცემთა ანალიზში.

გადაწყვეტილების ხეები: გადაწყვეტილების ხეები კლასიფიკაციის ტექნიკაა, რომელიც გადაწყვეტილებების მისაღებად ხის მოდელს იყენებს. თითოეული შიდა კვანძი წარმოადგენს მახასიათებელს ან ატრიბუტს, ხოლო თითოეული ტოტი წარმოადგენს ამ მახასიათებელზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებას ან წესს. გადაწყვეტილების ხეების ინტერპრეტაცია მარტივია და გამოიყენება მრავალ სფეროში, მაგალითად ხელოვნური ინტელექტი და მონაცემთა ანალიზი.

რიცხვითი მონაცემების კლასიფიკაცია

რიცხვითი მონაცემები ინფორმაციის გავრცელებული ფორმაა, რომლის ანალიზი და კატეგორიზაცია შესაძლებელია. ეს აუცილებელი პროცესია მრავალ სფეროში, მათ შორის ფინანსებში, მეცნიერებასა და კვლევაში. რიცხვითი მონაცემების ეფექტურად კატეგორიზაციისთვის მნიშვნელოვანია არსებული სხვადასხვა მეთოდებისა და ტექნიკის გაგება.

სიხშირის განაწილება: რიცხვითი მონაცემების კლასიფიკაციის ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული გზა სიხშირული განაწილების შექმნაა. ეს ტექნიკა გულისხმობს მონაცემების დიაპაზონებად დაჯგუფებას და თითოეულ დიაპაზონში მნიშვნელობების გამოჩენის რამდენჯერ დათვლას. ამ ინფორმაციის წარმოდგენა შესაძლებელია სვეტოვანი დიაგრამის ან ჰისტოგრამის გამოყენებით. სიხშირული განაწილება გვეხმარება მონაცემებში არსებული კანონზომიერებებისა და ტენდენციების იდენტიფიცირებაში, ასევე იმის დადგენაში, სიმეტრიულია თუ ასიმეტრიული მნიშვნელობები.

ცენტრალური ტენდენციის საზომები: რიცხვითი მონაცემების კლასიფიკაციის კიდევ ერთი გზაა ცენტრალური ტენდენციის საზომების გამოთვლა. ეს საზომები გვაწვდის ინფორმაციას მონაცემთა ნაკრების ტიპიური ან ცენტრალური მნიშვნელობის შესახებ. ცენტრალური ტენდენციის ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული საზომია საშუალო, მედიანა და მოდა. საშუალო არის ყველა მნიშვნელობის საშუალო, მედიანა არის საშუალო მნიშვნელობა, როდესაც მონაცემები დალაგებულია უმცირესიდან უდიდესამდე, ხოლო მოდა არის მონაცემთა ნაკრებში ყველაზე ხშირი მნიშვნელობა.

სტანდარტული გადახრა: ცენტრალური ტენდენციის საზომების გამოყენებით კლასიფიკაციის გარდა, სტანდარტული გადახრის გამოყენება ასევე შესაძლებელია რიცხვითი მონაცემების კლასიფიკაციისთვის. სტანდარტული გადახრა გვეუბნება, თუ რამდენად გადახრილია ინდივიდუალური მნიშვნელობები საშუალო მნიშვნელობიდან. თუ სტანდარტული გადახრა დაბალია, ეს ნიშნავს, რომ მნიშვნელობები უფრო ახლოსაა საშუალოსთან და მონაცემებში ნაკლები ცვალებადობაა. მეორეს მხრივ, თუ სტანდარტული გადახრა მაღალია, ეს მიუთითებს, რომ მნიშვნელობები უფრო მეტად არის გავრცელებული საშუალო მნიშვნელობის გარშემო და მონაცემებში მეტი ცვალებადობაა.

კატეგორიული მონაცემების კლასიფიკაცია

კატეგორიული მონაცემები მონაცემთა მეცნიერებაში ფუნდამენტური პროცესია. კატეგორიული მონაცემები ეხება ცვლადებს, რომლებიც შეზღუდული რაოდენობის კატეგორიებს ან იარლიყებს იღებენ. ეს კატეგორიები შეიძლება იყოს თვისებრივი ან ნომინალური, როგორიცაა თვალის ფერი ან ოჯახური მდგომარეობა, ან შეიძლება იყოს რიგითი, როგორიცაა განათლების დონე ან მომხმარებლის კმაყოფილება. ეს გულისხმობს მონაცემთა თითოეული ნაწილისთვის შესაბამისი კატეგორიის ან იარლიყის მინიჭებას., რაც საშუალებას იძლევა უფრო დეტალური ანალიზისა და მონაცემებში არსებული კანონზომიერებებისა და ტენდენციების უკეთ გააზრების.

გადაწყვეტილების ხის ანალიზისთვის გამოიყენება სხვადასხვა ტექნიკა და ალგორითმი. ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული მეთოდი გადაწყვეტილების ხეა. ეს ალგორითმი იყენებს მახასიათებლებს ან ატრიბუტებს მონაცემების სხვადასხვა შტოებად დასაყოფად, საბოლოო კლასიფიკაციის მიღწევამდე.კიდევ ერთი ფართოდ გავრცელებული მეთოდია k-საშუალო კლასტერიზაცია, რომელიც მონაცემებს კლასტერებად აჯგუფებს მათ შორის მსგავსების მიხედვით. გარდა ამისა, კატეგორიული მონაცემების კლასიფიკაციისთვის ასევე გამოიყენება ლოგისტიკური რეგრესიის ალგორითმები და ბაიესის კლასიფიკატორები.

მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ შესაბამისი კლასიფიკაციის ალგორითმის არჩევანი დიდწილად დამოკიდებულია მონაცემთა ბუნებაზე და ანალიზის მიზანზე.გარდა ამისა, ნებისმიერი კლასიფიკაციის ალგორითმის გამოყენებამდე კატეგორიული მონაცემები წინასწარ უნდა დამუშავდეს. ეს წინასწარი დამუშავება შეიძლება მოიცავდეს დაკარგული მონაცემების ამოღებას, კატეგორიული ცვლადების რიცხვით ცვლადებად კოდირებას ან მონაცემების ნორმალიზებას. ამ ასპექტების გათვალისწინებით და შესაბამისი კლასიფიკაციის ტექნიკის გამოყენებით, შესაძლებელია კატეგორიული მონაცემების ანალიზისას უფრო ზუსტი და შინაარსიანი შედეგების მიღება.

შერეული მონაცემების განსაკუთრებული მოსაზრებები

შერეული მონაცემების კლასიფიკაციისას აუცილებელია გარკვეული განსაკუთრებული მოსაზრებების გათვალისწინება, რაც საშუალებას მოგვცემს მივიღოთ ზუსტი და სანდო შედეგები. ერთ-ერთი მათგანია ანალიზირებული მონაცემების სხვადასხვა კატეგორიის მკაფიოდ იდენტიფიცირება.ეს გულისხმობს თითოეული მონაცემთა ტიპის ბუნების და საბოლოო შედეგებზე მისი პოტენციური გავლენის გაგებას. ასევე მნიშვნელოვანია თანმიმდევრული და თანმიმდევრული კლასიფიკაციის სისტემის შექმნა, რომელიც მონაცემთა ინტერპრეტაციას გაამარტივებს.

კიდევ ერთი განსაკუთრებული გასათვალისწინებელია შერეული მონაცემების ნორმალიზაცია.ეს გულისხმობს ყველა მონაცემის სტანდარტიზებულ, თავსებად და შედარებად ფორმატში გადაყვანას. ნორმალიზაცია გამორიცხავს სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს შორის არსებულ შეუსაბამობებსა და განსხვავებებს, რაც აადვილებს შემდგომ ანალიზსა და შედარებას. გარდა ამისა, ნორმალიზაცია ხელს უწყობს ზედმეტი მონაცემების შემცირებას და აუმჯობესებს შერეული მონაცემების შენახვისა და დამუშავების ეფექტურობას.

და ბოლოს, აუცილებელია შერეული მონაცემების კონფიდენციალურობისა და კონფიდენციალურობის გათვალისწინება.ამ ტიპის მონაცემებთან მუშაობისას უმნიშვნელოვანესია მათი უსაფრთხოდ დამუშავება და მგრძნობიარე ინფორმაციის დაცვა. ეს გულისხმობს ისეთი ძლიერი უსაფრთხოების პროტოკოლების დანერგვას, როგორიცაა დაშიფვრა და ავთენტიფიკაცია, ასევე მონაცემებზე წვდომისა და გამოყენების მკაფიო პოლიტიკის შემუშავებას. მონაცემების დაცვის უზრუნველყოფა მომხმარებლებს ნდობას მატებს და გარანტიას იძლევა მიღებული შედეგების მთლიანობისა.

რეკომენდაციები მონაცემთა კლასიფიკაციის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად

კლასიფიკაციის ალგორითმები

მონაცემთა კლასიფიკაციის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, აუცილებელია სხვადასხვა რამის გაგება კლასიფიკაციის ალგორითმები ხელმისაწვდომი და აირჩიეთ ყველაზე შესაფერისი შესაბამისი მონაცემთა ნაკრებისთვის. კლასიფიკაციის ალგორითმები არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მონაცემების სხვადასხვა ჯგუფებად ან კლასებად კლასიფიკაციის ან კატეგორიზაციისთვის. ყველაზე პოპულარულ ალგორითმებს შორისაა K-Nearest Neighbors (K-NN), გადაწყვეტილების ხეები და დამხმარე ვექტორული მანქანები (SVM).

მონაცემთა წინასწარი დამუშავება

ის მონაცემთა წინასწარი დამუშავება ეს მონაცემთა კლასიფიკაციის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად გადამწყვეტი ნაბიჯია. ეს პროცესი კლასიფიკაციის ალგორითმების გამოყენებამდე მონაცემების გაწმენდასა და ტრანსფორმაციას გულისხმობს. ზოგიერთი გავრცელებული წინასწარი დამუშავების ტექნიკა მოიცავს გამონაკლისების მოცილებას, დაკარგული მონაცემების დამუშავებას, ატრიბუტების ნორმალიზაციას და შესაბამისი მახასიათებლების შერჩევას.

ჯვარედინი ვალიდაცია

La validación cruzada ჯვარედინი ვალიდაცია არის მიდგომა, რომელიც გამოიყენება კლასიფიკაციის მოდელის სიზუსტის შესაფასებლად. მონაცემების უბრალოდ სასწავლო და სატესტო ნაკრებებად დაყოფის ნაცვლად, ჯვარედინი ვალიდაცია მონაცემებს ყოფს რამდენიმე ქვესიმრავლედ, რომლებსაც „ნაკეცებს“ უწოდებენ. შემდეგ მოდელი იწვრთნება და ფასდება ნაკეცების სხვადასხვა კომბინაციის გამოყენებით. ეს ხელს უწყობს მონაცემებზე კლასიფიკაციის მოდელის სიზუსტის უფრო საიმედოდ შეფასებას.