Методические указания к лабораторным занятиям Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение Ставрополь, 2017

Прогнозирование (регрессия). Это установление зависимости 
непрерывных выходных переменных от входных. К этому же типу 
задач относится прогнозирование временного ряда на основе 
исторических данных. 
Регрессия используется для установления зависимостей в 
факторах. Например, в задаче прогнозирования зависимой величиной 
является объемы продаж, а факторами, влияющими на эту величину, 
могут быть предыдущие объемы продаж, изменение курса валют, 
активность конкурентов и т.д. Или, например, при кредитовании 
физических лиц вероятность возврата кредита зависит от личных 
характеристик человека, сферы его деятельности, наличия имущества. 
Ассоциация – выявление закономерностей между связанными 
событиями. Примером такой закономерности служит правило, 
указывающее, что из события X следует событие Y. Такие правила 
называются ассоциативными. 
Впервые это задача была предложена для нахождения типичных 
шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее 
еще называют анализом рыночной корзины (market basket analysis). 
Ассоциации помогают выявлять совместно приобретаемые товары. 
Это может быть полезно для более удобного размещения товара на 
прилавках, стимулирования продаж. Тогда человек, 
13
2 

---

купивший пачку спагетти, не забудет купить к ним бутылочку соуса. 
Последовательность (последовательные шаблоны)– 
установление закономерностей между связанными во времени 
событиями. 
Последовательные шаблоны могут быть использованы при 
планировании продаж или предоставлении услуг. Пример 
последовательного шаблона: если человек приобрел фотопленку, то 
через неделю он отдаст ее на проявку и закажет печать фотографий. 
Методы в Data Mining. 
Для решения вышеперечисленных задач используются 
различные методы и алгоритмы Data Mining. Ввиду того, что Data 
Mining развивался и развивается на стыке таких дисциплин, как 
математика, статистика, теория информации, машинное обучение, 
теория баз данных, вполне закономерно, что большинство алгоритмов 
и методов Data Mining были разработаны на основе различных 
методов из этих дисциплин. 
На 
сегодня 
наибольшее 
распространение 
получили 
самообучающиеся методы и машинное обучение. Рассмотрим кратко 
наиболее известные алгоритмы и методы, применяющиеся для 
решения каждой задачи Data Mining.