Разумевање партиционисања у машинском учењу и рударењу података

Парцијално је термин који се користи у машинском учењу и рударењу података да опише метод за поделу скупа података на мање подскупове или „делове“ у сврху обуке или анализе података. Циљ партиционисања је да се побољша перформансе алгоритма смањењем утицаја буке и одступања, или да се смањи сложеност рачунања проблема разбијањем на мање подпроблеме.ӕӕПостоји неколико типова техника партиционисања, укључујући: ӕӕ1. Насумично партиционисање: Скуп података је насумично подељен на два или више делова. Ово је једноставан и брз метод, али можда неће бити ефикасан у смањењу утицаја буке и одступања.ӕ2. Партиционирање К-средње вредности: Скуп података је подељен на к кластера на основу к-меанс алгоритма, а сваки кластер се третира као посебан део. Овај метод може бити ефикасан у смањењу утицаја буке и одступања, али можда неће добро функционисати за скупове података са сложеним структурама.ӕ3. Хијерархијско партиционисање: Скуп података је подељен на хијерархију мањих партиција заснованих на алгоритму за груписање, као што је агломеративно или подељено кластерисање. Ова метода може бити ефикасна у смањењу рачунске сложености проблема, али можда неће бити ефикасна у смањењу утицаја буке и одступања.ӕ4. Партиционисање засновано на домену: Скуп података је подељен на домене на основу неке основне структуре или карактеристике, као што је географска локација или временски период. Овај метод може бити ефикасан у смањењу утицаја буке и одступања, али можда неће добро функционисати за скупове података са сложеним структурама.ӕ5. Хибридно партиционисање: За поделу скупа података користи се комбинација две или више техника партиционисања. На пример, може се користити насумична партиција да се скуп података подели на приближну равнотежу, а затим се к-меанс партиција може користити за прецизирање партиција на основу сличности тачака података.ӕӕПартиционисање се може користити у различитим задацима машинског учења , као што је:ӕӕ1. Скупови за обуку/тестирање: Скуп података је подељен на скуп за обуку и скуп за тестирање ради процене перформанси модела.ӕ2. Унакрсна провера: Скуп података је подељен на више подскупова, а сваки подскуп се користи за обуку и тестирање модела наизменично.ӕ3. Избор карактеристика: Скуп података је подељен на подскупове на основу различитих карактеристика или варијабли, а перформансе модела се процењују на сваком подскупу.ӕ4. Ансамблирање модела: Више модела се обучава на различитим партицијама скупа података, а њихова предвиђања се комбинују да би се направило коначно предвиђање.ӕӕ Све у свему, партиционисање је моћна техника за побољшање перформанси и ефикасности алгоритама машинског учења, али захтева пажљиво разматрање основну структуру података и циљеве анализе.