Ma’ruza Regressiya masalalarini yechish uchun ma’lumotlarni birlamchi qayta ishlash reja

Tavsiflovchi masalalar-tahlil qilinayotgan ma’lumotlarni tushunishni yaxshilashga qaratilgan. Bunday modellardagi asosiy nuqta - natijalarning inson idroki uchun qulayligi va shaffofligi. Ehtimol, topilgan naqshlar aniq tekshirilgan ma'lumotlarning o'ziga xos xususiyati bo'ladi va boshqa hech qanday joyda topilmaydi, lekin bu hali ham foydali bo'lishi mumkin va shuning uchun ma'lum bo'lishi kerak. Ushbu turdagi vazifalarga klasterlash va assotsiatsiya qoidalarini topish kiradi.
Bashorat qiluvchi masalalar-muammolarni hal qilish ikki bosqichga bo'linadi. Birinchi qadam ma'lum natijalarga ega bo'lgan ma'lumotlar to'plamiga asoslangan modelni yaratishdir. Ikkinchi bosqichda u yangi ma'lumotlar to'plamiga asoslangan natijalarni bashorat qilish uchun ishlatiladi. Bunday holda, albatta, qurilgan modellarning iloji boricha aniq ishlashi talab qilinadi. Ushbu turdagi muammolar klassifikatsiya va regressiya muammolarini o'z ichiga oladi. Bu assotsiatsiya qoidalarini topish muammosini o'z ichiga oladi, agar uni hal qilish natijalari ma'lum hodisalarning yuzaga kelishini taxmin qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lsa.
Muammoni hal qilish usullariga ko'ra ular nazorat ostida o'qitish (o'qituvchi bilan o'qitish) va nazoratsiz ta'lim (o'qituvchisiz o'rganish) ga bo'linadi. Bu nom ingliz tilidagi adabiyotlarda tez-tez qo'llaniladigan va barcha Data Mining texnologiyalarini bildiruvchi Machine Learning atamasidan kelib chiqqan.
Nazorat ostidagi o'rganish sharoitida ma'lumotlarni tahlil qilish vazifasi bir necha bosqichda hal qilinadi. Birinchidan, ba'zi Data Mining algoritmidan foydalanib, tahlil qilingan ma'lumotlarning modeli - klassifikator quriladi. Keyin klassifikator o'qitiladi. Boshqacha aytganda, uning ishining sifati tekshiriladi, agar u qoniqarsiz bo'lsa, klassifikatorni qo'shimcha o'qitish amalga oshiriladi. Bu talab qilinadigan sifat darajasiga erishilgunga qadar yoki tanlangan algoritm ma'lumotlar bilan to'g'ri ishlamasligi yoki ma'lumotlarning o'zi aniqlanishi mumkin bo'lgan tuzilishga ega emasligi aniq bo'lgunga qadar davom etadi. Ushbu turdagi muammolar klassifikatsiya va regressiya muammolarini o'z ichiga oladi. Nazoratsiz o'rganish tavsifiy naqshlarni aniqlaydigan vazifalarni birlashtiradi, masalan, yirik do'kondagi mijozlardan namunalarni sotib olish. Shubhasiz, agar bu naqshlar mavjud bo'lsa, unda model ularni ifodalashi kerak va uni tayyorlash haqida gapirish o'rinli emas. Bunday vazifalarning afzalligi tahlil qilingan ma'lumotlar haqida oldindan ma'lumotga ega bo'lmasdan ularni hal qilish qobiliyatidir. Bu vazifalar klasterlash va assotsiatsiya qoidalarini topishni o'z ichiga oladi.