Memahami Pembahagian dalam Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data

Pembahagian ialah istilah yang digunakan dalam pembelajaran mesin dan perlombongan data untuk menerangkan kaedah membahagikan set data kepada subset atau "bahagian" yang lebih kecil untuk tujuan melatih atau menganalisis data. Matlamat pembahagian adalah untuk meningkatkan prestasi algoritma dengan mengurangkan kesan hingar dan outlier, atau untuk mengurangkan kerumitan pengiraan masalah dengan memecahkannya kepada sub-masalah yang lebih kecil.

Terdapat beberapa jenis teknik pembahagian, termasuk:

1. Pembahagian rawak: Set data dibahagikan secara rawak kepada dua atau lebih bahagian. Ini adalah kaedah yang mudah dan pantas, tetapi ia mungkin tidak berkesan dalam mengurangkan kesan bunyi dan outlier.
2. Pembahagian k-means: Set data dibahagikan kepada kluster k berdasarkan algoritma k-means dan setiap kluster dianggap sebagai bahagian yang berasingan. Kaedah ini boleh berkesan dalam mengurangkan kesan hingar dan outlier, tetapi ia mungkin tidak berfungsi dengan baik untuk set data dengan struktur kompleks.
3. Pembahagian hierarki: Set data dibahagikan kepada hierarki pembahagian yang lebih kecil berdasarkan algoritma pengelompokan, seperti pengelompokan aglomeratif atau pembahagian. Kaedah ini boleh berkesan dalam mengurangkan kerumitan pengiraan masalah, tetapi ia mungkin tidak berkesan dalam mengurangkan kesan hingar dan outlier.
4. Pembahagian berasaskan domain: Set data dibahagikan kepada domain berdasarkan beberapa struktur atau ciri asas, seperti lokasi geografi atau tempoh masa. Kaedah ini boleh berkesan dalam mengurangkan kesan hingar dan outlier, tetapi ia mungkin tidak berfungsi dengan baik untuk set data dengan struktur kompleks.
5. Pembahagian hibrid: Gabungan dua atau lebih teknik pembahagian digunakan untuk membahagikan set data. Sebagai contoh, partition rawak mungkin digunakan untuk membahagikan set data kepada baki anggaran, dan kemudian partition k-means mungkin digunakan untuk menapis partition berdasarkan persamaan titik data.

Pembahagian boleh digunakan dalam pelbagai tugas pembelajaran mesin , seperti:

1. Set latihan/ujian: Set data dibahagikan kepada set latihan dan set ujian untuk menilai prestasi model.
2. Pengesahan silang: Set data dibahagikan kepada berbilang subset, dan setiap subset digunakan untuk melatih dan menguji model secara bergilir-gilir.
3. Pemilihan ciri: Set data dibahagikan kepada subset berdasarkan ciri atau pembolehubah yang berbeza, dan prestasi model dinilai pada setiap subset.
4. Penggabungjalinan model: Berbilang model dilatih pada partition berbeza set data, dan ramalan mereka digabungkan untuk membuat ramalan akhir.

Secara keseluruhannya, pembahagian ialah teknik yang berkuasa untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan algoritma pembelajaran mesin, tetapi ia memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap struktur asas data dan matlamat analisis.