Прогнозирующие модели

Краткая характеристика алгоритмов классификации

Алгоритмы Naive Bayes (NB):

∙Работает быстрее, чем ABN (по времени построения модели).

∙Этот алгоритм лучше использовать для числа атрибутов < 200.

∙Точность алгоритма меньше, чем в ABN.

Adaptive Bayes Network (ABN):

∙Этот алгоритм лучше для большого числа атрибутов.

∙Наглядность модели (генерация правил).

∙Более точные модели, чем в NB.

∙Больше параметров настройки.

Support Vector Machine.

Регрессия

Регрессия применяется для прогнозирования непрерывных величин. Простейшим случаем является линейная регрессия. Используется также метод Support Vector Machine.

Поиск существенных атрибутов

Основная задача - выявление атрибутов, наиболее важних для прогнозирования целевых значений. Используется для ускорения процесса построения классификационной модели.

Используемый алгоритм - Minimum Descriptor Length (MDL).

Дескрипторные модели

Алгоритмы кластеризации

Алгоритм Enhanced k-means Clustering

В этом алгоритме число кластеров изначально задается пользователем. Кластеризация проводится только по числовым атрибутам, их число не должно быть слишком велико. Количество записей может быть каким угодно.

Алгоритм O-Cluster

Этот алгоритм, в отличие от предыдущего, автоматически определяет число кластеров. Он может работать как с числовыми, так и с категориальными атрибутами. Может работать с большим числом атрибутов, т.е. более 10, и с большим количеством записей, более 1000.

297