Разбиране на разделянето в машинното обучение и извличането на данни

Partitional е термин, използван в машинното обучение и извличането на данни, за да опише метод за разделяне на набор от данни на по-малки подмножества или „части“ с цел обучение или анализ на данните. Целта на разделянето е да подобри производителността на алгоритъма чрез намаляване на въздействието на шума и извънредните стойности или да намали изчислителната сложност на проблема, като го раздели на по-малки подпроблеми.

Има няколко вида техники за разделяне, включително:

1. Случайно разделяне: Наборът от данни се разделя на случаен принцип на две или повече части. Това е прост и бърз метод, но може да не е ефективен за намаляване на въздействието на шума и отклоненията.
2. Разделяне на K-средни: Наборът от данни е разделен на k клъстера въз основа на алгоритъма на k-средни стойности и всеки клъстер се третира като отделна част. Този метод може да бъде ефективен за намаляване на въздействието на шума и отклоненията, но може да не работи добре за набори от данни със сложни структури.
3. Йерархично разделяне: Наборът от данни е разделен на йерархия от по-малки дялове въз основа на алгоритъм за клъстериране, като например агломеративно или разделящо клъстериране. Този метод може да бъде ефективен за намаляване на изчислителната сложност на проблема, но може да не е ефективен за намаляване на въздействието на шума и отклоненията.
4. Разделяне на базата на домейни: Наборът от данни е разделен на домейни въз основа на някаква основна структура или характеристика, като географско местоположение или период от време. Този метод може да бъде ефективен за намаляване на въздействието на шума и отклоненията, но може да не работи добре за набори от данни със сложни структури.
5. Хибридно разделяне: Комбинация от две или повече техники за разделяне се използва за разделяне на набора от данни. Например може да се използва случаен дял за разделяне на набора от данни в приблизителен баланс и след това разделяне на k-средни стойности може да се използва за прецизиране на дяловете въз основа на сходството на точките от данни.

Деляването може да се използва в различни задачи за машинно обучение , като например:

1. Набори за обучение/тестване: Наборът от данни е разделен на набор за обучение и набор за тестване за оценка на ефективността на модел.
2. Кръстосано валидиране: Набор от данни е разделен на множество подмножества и всяко подмножество се използва за обучение и тестване на модел на свой ред.
3. Избор на характеристики: Наборът от данни е разделен на подмножества въз основа на различни характеристики или променливи и производителността на модела се оценява за всяка подгрупа.
4. Групиране на модели: Множество модели се обучават на различни дялове на набора от данни и техните прогнози се комбинират, за да се направи окончателно прогнозиране.

Като цяло, разделянето е мощна техника за подобряване на производителността и ефективността на алгоритмите за машинно обучение, но изисква внимателно разглеждане на основната структура на данните и целите на анализа.