روش انتخاب الگوریتم داده کاوی – راهنمای کاربردی

روش انتخاب الگوریتم داده کاوی

هیچ راهنمای مشخصی برای آنکه پژوهشگران یا تحلیلگران چگونه الگوریتم انتخاب کنند وجود ندارد. در مقاله‌ای که در همین رابطه نوشته شده، انتخاب الگوریتم مناسب را یکی از چالش‌های موجود برای اغلب پژوهشگران حوزه داده‌کاوی بیان می‌کنند. انتخاب یک الگوریتم مشخص امری بسیار پیچیده است، لذا برخی از پژوهشگران برای ارتقای نتایج داده‌کاوی از چندین الگوریتم استفاده کرده و پردازش‌ها را با الگوریتم‌های مختلف تکرار می‌کنند.

داده‌کاوان ممکن است از الگوریتمی که نتایج صحیح را تولید می‌کند، سریع است و کد آن به خوبی مستند و شفاف‌سازی شده استفاده کنند. ویگر از فعالان حوزه داده‌کاوی در مقاله‌ای در همین رابطه، توصیه کرده که در صورت امکان بهتر است پیش از انجام پردازش روی مجموعه داده‌های حقیقی، الگوریتم را روی یک مجموعه داده ورودی به‌صورت آزمایشی پیاده کنند تا عملکرد الگوریتم برای حل یک نوع مساله خاص سنجیده شود.

هدف مساله: هدف اصلی مساله‌ای که قرار است حل شود برای انتخاب الگوریتم داده‌کاوی حائز اهمیت است. این مولفه شامل در نظر گرفتن دلایل چرایی کاوش داده‌ها و ماهیت مساله‌ای که قصد حل کردن آن وجود دارد می‌شود. یک سازمان وام‌دهی ممکن است از روش‌های آماری برای پذیرفتن یا رد کردن درخواست‌های وام استفاده کند.

فیلم آموزش تحلیل داده‌های پرت در داده‌کاوی در فرادرس

کلیک کنید

سازمان ممکن است به قواعد دسته‌بندی بر اساس برخی اطلاعات مشتریان مانند سن، سال‌های کار با کارفرمای کنونی، سال‌های داشتن حساب در بانک و دیگر کارت‌های اعتباری که شخص مالک آن‌ها است، برای پیش‌بینی گرایش داشتن یا نداشتن آن مشتری به بازپرداخت به‌موقع اقساط وام خود پس از دریافت وام، نیاز داشته باشد.

ساختار داده: ساختار مجموعه داده مولفه دیگری است که در تعیین الگوریتم مورد استفاده نقش مهمی دارد. ارتباط بین اشیا/داده‌ها، ارتباط بین متغیرها و روشی که داده‌ها بر اساس آن ذخیره شده‌اند، انتخاب الگوریتم مناسب برای داده‌کاوی را تحت تاثیر قرار می‌دهد. برخی الگوریتم‌ها ویژه مجموعه داده‌هایی با انواع مشخص هستند و لذا سازمان‌ها را مجبور به داشتن ابزارهای مختلف برای اهداف گوناگون می‌کنند.

نتایج مورد انتظار: هر فرآیند داده‌کاوی باید یک خروجی به عنوان راه حل مساله داشته باشد که در واقع نتیجه مورد انتظار مساله است. هدف اصلی داده‌کاوی شناسایی الگوها و گرایش‌ها در داده‌ها است تا از این دانش در تصمیم‌گیری‌ها استفاده شود. بسته به‌نوع نتایج مورد انتظار، داده‌کاوان الگوریتمی را انتخاب می‌کنند که قادر به تولید آن نتایج است.

به عبارت دیگر، الگوریتم استفاده شده باید قادر به ارائه الگوی مورد انتظار در خروجی باشد و نتایج مورد انتظار را بر اساس وظیفه داده‌کاوی که نیاز به انجام آن است تولید کند و به اندازه‌کافی سریع باشد تا در حجم انبوهی از داده‌ها به جست‌و‌جو بپردازد. نتیجه یک فرآیند داده‌کاوی، موفقیت یا شکست آن را تعیین می‌کند. به عبارت دیگر، اگر فرآیند داده‌کاوی نتایج مورد انتظار را تولید نکند شکست خورده است.

فیلم آموزش scikit-learn در پایتون در فرادرس

کلیک کنید

نتایج داده‌کاوی تصمیم‌گیری‌های کسب‌و‌کار را آگاهانه می‌سازد، بنابراین اگر اطلاعاتی که ضمن فرآیند داده‌کاوی کشف شده اشتباه باشند ممکن است موجب اتخاذ تصمیمات اشتباه توسط تصمیم‌سازان شود. اطلاعات برای آنکه مفید باشند باید با ساختار درستی ارائه شوند.

آشنایی با الگوریتم: شناخت داده‌کاو از یک الگوریتم در انتخاب آن برای حل مسائل داده‌کاوی موثر است. داده‌کاوان برای انجام یک داده‌کاوی موفق نیاز به درک کامل الگوریتمی دارند که از آن استفاده می‌کنند. تجربه داشتن در پیاده‌سازی یک الگوریتم می‌تواند انتخاب را برای داده‌کاوان بسیار آسان کند.

آشنایی داده‌کاوان با یک الگوریتم، ممکن است انتخاب آن‌ها برای حل یک مساله خاص را تحت تاثیر قرار دهد. پژوهشگران ممکن است از یک الگوریتم، بدون درک جزئیات عملکرد و تنها با داشتن یک درک کلی از ویژگی‌های کلی الگوریتم استفاده کنند، که البته این امر مخاطره‌آمیز است زیرا امکان دارد الگوریتم‌های انتخاب شده برای وظایفی که نیاز به انجام آن‌ها است مناسب نباشند.

مدل‌سازی فرآیند: مدل‌سازی کل فرآیند داده‌کاوی به داده‌کاوان غیرمتخصص کمک می‌کند انتخاب الگوریتم مناسب توسط خود را بهبود ببخشند. با استفاده از مدل ساخته شده، داده‌کاو می‌تواند تصمیم‌گیری کند که در هر مرحله نیازمند استفاده از چه روش‌ها و الگوریتم‌هایی است و سپس به انتخاب الگوریتم مناسب برای هر مرحله بپردازد. گاهی در برخی از مراحل حل یک مساله نیاز به استفاده از چندین الگوریتم وجود دارد.

فیلم مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین – مقدماتی تا پیشرفته در فرادرس

کلیک کنید

اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شود:

• مجموعه آموزش‌های آمار، احتمالات و داده‌کاوی
• مجموعه آموزش‌های یادگیری ماشین و بازشناسی الگو
• مجموعه آموزش‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی
• مجموعه آموزش‌های هوش محاسباتی
• مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی پایتون (Python)
• آموزش برنامه‌نویسی R و نرم‌افزار R Studio
• مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی متلب (MATLAB)

^^