기계 학습 및 데이터 마이닝의 분할 이해
분할은 데이터 훈련 또는 분석을 목적으로 데이터 세트를 더 작은 하위 집합 또는 "부분"으로 나누는 방법을 설명하기 위해 기계 학습 및 데이터 마이닝에서 사용되는 용어입니다. 분할의 목표는 잡음과 이상값의 영향을 줄여 알고리즘 성능을 향상시키거나 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 문제의 계산 복잡성을 줄이는 것입니다. 다음을 포함한 여러 유형의 분할 기술이 있습니다.
1. 무작위 분할: 데이터 세트가 두 개 이상의 부분으로 무작위로 분할됩니다. 이는 간단하고 빠른 방법이지만 노이즈 및 이상치의 영향을 줄이는 데 효과적이지 않을 수 있습니다.
2. K-평균 분할: 데이터 세트는 k-평균 알고리즘을 기반으로 k개의 클러스터로 나뉘며 각 클러스터는 별도의 부분으로 처리됩니다. 이 방법은 노이즈와 이상값의 영향을 줄이는 데 효과적일 수 있지만 구조가 복잡한 데이터세트에는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
3. 계층적 분할: 데이터 세트는 응집형 또는 분할형 클러스터링과 같은 클러스터링 알고리즘을 기반으로 더 작은 파티션의 계층 구조로 나뉩니다. 이 방법은 문제의 계산 복잡성을 줄이는 데 효과적일 수 있지만 잡음과 이상값의 영향을 줄이는 데는 효과적이지 않을 수 있습니다. 도메인 기반 분할: 데이터 세트는 지리적 위치나 기간과 같은 일부 기본 구조나 기능을 기반으로 도메인으로 나뉩니다. 이 방법은 노이즈와 이상값의 영향을 줄이는 데 효과적일 수 있지만 구조가 복잡한 데이터세트에는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 하이브리드 파티셔닝: 두 개 이상의 파티셔닝 기술을 조합하여 데이터 세트를 분할하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 무작위 분할을 사용하여 데이터 세트를 대략적인 잔액으로 나눈 다음 k-평균 분할을 사용하여 데이터 포인트의 유사성을 기반으로 분할을 세분화할 수 있습니다.
분할은 다양한 기계 학습 작업에 사용될 수 있습니다. , 예:
1. 훈련/테스트 세트: 데이터 세트는 모델의 성능을 평가하기 위해 훈련 세트와 테스트 세트로 구분됩니다.
2. 교차 검증: 데이터세트는 여러 하위 집합으로 나누어지고, 각 하위 집합은 차례로 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용됩니다.
3. 특징 선택: 데이터 세트는 다양한 특징이나 변수를 기반으로 하위 집합으로 나뉘며, 모델의 성능은 각 하위 집합에서 평가됩니다.
4. 모델 앙상블: 여러 모델이 데이터 세트의 서로 다른 파티션에 대해 훈련되고 해당 예측이 결합되어 최종 예측이 됩니다.
전체적으로 파티셔닝은 기계 학습 알고리즘의 성능과 효율성을 향상시키는 강력한 기술이지만 다음 사항에 대한 신중한 고려가 필요합니다. 데이터의 기본 구조와 분석 목표.
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