Понимание секционирования в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных

Частичный — это термин, используемый в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных для описания метода разделения набора данных на более мелкие подмножества или «части» с целью обучения или анализа данных. Целью разделения является повышение производительности алгоритма за счет уменьшения влияния шума и выбросов или уменьшение вычислительной сложности проблемы за счет ее разбиения на более мелкие подзадачи. Существует несколько типов методов разделения, в том числе:

1. Случайное разделение: набор данных случайным образом делится на две или более частей. Это простой и быстрый метод, но он может оказаться неэффективным для снижения влияния шума и выбросов.
2. Разделение K-средних: набор данных делится на k кластеров на основе алгоритма k-средних, и каждый кластер рассматривается как отдельная часть. Этот метод может быть эффективным для снижения влияния шума и выбросов, но он может не работать для наборов данных со сложной структурой.
3. Иерархическое секционирование. Набор данных делится на иерархию более мелких секций на основе алгоритма кластеризации, например агломеративной или разделительной кластеризации. Этот метод может быть эффективным для снижения вычислительной сложности задачи, но может оказаться неэффективным для уменьшения влияния шума и выбросов.
4. Разделение на основе доменов: набор данных делится на домены на основе некоторой базовой структуры или функции, например географического местоположения или периода времени. Этот метод может быть эффективным для снижения влияния шума и выбросов, но он может не работать для наборов данных со сложной структурой.
5. Гибридное секционирование: для разделения набора данных используется комбинация двух или более методов секционирования. Например, для разделения набора данных на приблизительный баланс можно использовать случайный раздел, а затем можно использовать раздел k-средних для уточнения разделов на основе сходства точек данных. Разделение можно использовать в различных задачах машинного обучения. , например:

1. Наборы для обучения/тестирования: набор данных делится на набор для обучения и набор для тестирования для оценки производительности модели.
2. Перекрестная проверка: набор данных делится на несколько подмножеств, и каждое подмножество по очереди используется для обучения и тестирования модели.
3. Выбор функций: набор данных делится на подмножества на основе различных функций или переменных, и производительность модели оценивается по каждому подмножеству.
4. Объединение моделей: несколько моделей обучаются на разных разделах набора данных, а их прогнозы объединяются для получения окончательного прогноза. В целом, разделение — это мощный метод повышения производительности и эффективности алгоритмов машинного обучения, но он требует тщательного рассмотрения основная структура данных и цели анализа.