Partitionering begrijpen bij machine learning en datamining

Partitioneel is een term die wordt gebruikt in machinaal leren en datamining om een methode te beschrijven voor het verdelen van een dataset in kleinere subsets of "delen" met als doel het trainen of analyseren van de gegevens. Het doel van partitioneren is om de prestaties van het algoritme te verbeteren door de impact van ruis en uitschieters te verminderen, of om de computationele complexiteit van het probleem te verminderen door het op te splitsen in kleinere subproblemen. Er zijn verschillende soorten partitietechnieken, waaronder:

1. Willekeurige verdeling: de gegevensset wordt willekeurig verdeeld in twee of meer delen. Dit is een eenvoudige en snelle methode, maar het is mogelijk niet effectief bij het verminderen van de impact van ruis en uitschieters.
2. K-means-partitionering: de dataset wordt op basis van het k-means-algoritme in k clusters verdeeld, en elk cluster wordt als een afzonderlijk onderdeel behandeld. Deze methode kan effectief zijn bij het verminderen van de impact van ruis en uitschieters, maar werkt mogelijk niet goed voor datasets met complexe structuren. Hiërarchische partities: De gegevensset is verdeeld in een hiërarchie van kleinere partities op basis van een clusteralgoritme, zoals agglomeratieve of verdeeldheidwekkende clustering. Deze methode kan effectief zijn bij het verminderen van de computationele complexiteit van het probleem, maar is mogelijk niet effectief bij het verminderen van de impact van ruis en uitschieters. Op domeinen gebaseerde partities: De dataset wordt verdeeld in domeinen op basis van een onderliggende structuur of kenmerk, zoals geografische locatie of tijdsperiode. Deze methode kan effectief zijn bij het verminderen van de impact van ruis en uitschieters, maar werkt mogelijk niet goed voor datasets met complexe structuren. Hybride partitie: Er wordt een combinatie van twee of meer partitietechnieken gebruikt om de dataset te verdelen. Er kan bijvoorbeeld een willekeurige partitie worden gebruikt om de dataset in een geschatte balans te verdelen, en vervolgens kan een k-means-partitie worden gebruikt om de partities te verfijnen op basis van de gelijkenis van de datapunten. Partitionering kan worden gebruikt bij verschillende machine learning-taken , zoals:

1. Trainings-/testsets: Een dataset is verdeeld in een trainingsset en een testset om de prestaties van een model te evalueren.
2. Kruisvalidatie: een dataset wordt opgedeeld in meerdere subsets, en elke subset wordt op zijn beurt gebruikt om een model te trainen en te testen.
3. Functieselectie: Een dataset wordt opgedeeld in subsets op basis van verschillende kenmerken of variabelen, en de prestaties van een model worden voor elke subset geëvalueerd. Model-sembling: Meerdere modellen worden getraind op verschillende partities van de dataset, en hun voorspellingen worden gecombineerd om een definitieve voorspelling te doen. onderliggende structuur van de gegevens en de doelstellingen van de analyse.