ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการแบ่งพาร์ติชันในการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อมูล
การแบ่งส่วนเป็นคำที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อมูลเพื่ออธิบายวิธีการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยหรือ "ส่วน" ที่เล็กลงเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมหรือวิเคราะห์ข้อมูล เป้าหมายของการแบ่งพาร์ติชันคือการปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริธึมโดยการลดผลกระทบของสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ หรือเพื่อลดความซับซ้อนในการคำนวณของปัญหาโดยการแบ่งมันออกเป็นปัญหาย่อยที่มีขนาดเล็กลง มีเทคนิคการแบ่งพาร์ติชันหลายประเภท รวมไปถึง: เอ้า1. การแบ่งพาร์ติชันแบบสุ่ม: ชุดข้อมูลจะถูกแบ่งแบบสุ่มออกเป็นสองส่วนขึ้นไป นี่เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็ว แต่อาจไม่มีประสิทธิภาพในการลดผลกระทบของเสียงรบกวนและค่าผิดปกติ
2 การแบ่งพาร์ติชัน K-means: ชุดข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็น k คลัสเตอร์ตามอัลกอริทึม k-mean และแต่ละคลัสเตอร์จะถือเป็นส่วนที่แยกจากกัน วิธีนี้อาจมีประสิทธิภาพในการลดผลกระทบของสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ แต่อาจไม่ได้ผลดีกับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน 3 การแบ่งพาร์ติชันแบบลำดับชั้น: ชุดข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นลำดับชั้นของพาร์ติชันที่มีขนาดเล็กลงตามอัลกอริธึมการจัดกลุ่ม เช่น การจัดกลุ่มแบบกลุ่มหรือการแบ่งกลุ่ม วิธีนี้สามารถมีประสิทธิผลในการลดความซับซ้อนในการคำนวณของปัญหา แต่อาจไม่มีประสิทธิภาพในการลดผลกระทบของสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ
4 การแบ่งพาร์ติชันตามโดเมน: ชุดข้อมูลจะแบ่งออกเป็นโดเมนตามโครงสร้างหรือคุณลักษณะพื้นฐานบางอย่าง เช่น ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์หรือช่วงเวลา วิธีนี้อาจมีประสิทธิภาพในการลดผลกระทบของสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ แต่อาจไม่ได้ผลดีกับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน
5 การแบ่งพาร์ติชันแบบไฮบริด: มีการใช้เทคนิคการแบ่งพาร์ติชันตั้งแต่สองเทคนิคขึ้นไปเพื่อแบ่งชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น อาจมีการใช้พาร์ติชันแบบสุ่มเพื่อแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นความสมดุลโดยประมาณ และจากนั้นพาร์ติชันแบบเคมีนอาจถูกนำมาใช้เพื่อปรับแต่งพาร์ติชันตามความคล้ายคลึงกันของจุดข้อมูล การแบ่งพาร์ติชันสามารถใช้ในงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ได้ เช่น:
1. ชุดการฝึกอบรม/การทดสอบ: ชุดข้อมูลจะแบ่งออกเป็นชุดการฝึกอบรมและชุดการทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง
2 การตรวจสอบความถูกต้องข้าม: ชุดข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นหลายชุดย่อย และแต่ละชุดย่อยจะใช้ในการฝึกและทดสอบแบบจำลองตามลำดับ3 การเลือกคุณลักษณะ: ชุดข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดย่อยตามคุณลักษณะหรือตัวแปรที่แตกต่างกัน และประสิทธิภาพของแบบจำลองจะได้รับการประเมินในแต่ละชุดย่อย
4 การประกอบโมเดล: โมเดลหลายตัวได้รับการฝึกฝนบนพาร์ติชั่นที่แตกต่างกันของชุดข้อมูล และการคาดการณ์ของพวกมันจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อทำการคาดการณ์ขั้นสุดท้าย โดยรวมแล้ว การแบ่งพาร์ติชั่นเป็นเทคนิคที่ทรงพลังในการปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบของ โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลและเป้าหมายของการวิเคราะห์
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
