prediktív analitika-jelentése és fontos algoritmusok tanulni

tartják számon, mint a következő nagy dolog, prediktív elemzés minden van beállítva, hogy uralja a fejlett analitikai táj a következő néhány évben. Analytics India fizetés tanulmány 2017 által végzett AnalytixLabs & Analytics India magazin (AIM) kiderül, hogy a fejlett analitika/prediktív modellezés szakemberek jobban fizetnek, mint társaik.,

éves fizetés a Lacs-ben

Forrás: AnalytixLabs & AIM

így értsük meg részletesen, hogyan lehet prediktív modellt felépíteni, és ismerjük a prediktív elemzésben megtanulandó legfontosabb algoritmusokat.

A prediktív analitika a fejlett adatelemzés egyik ága, amely magában foglalja különböző technikák, például gépi tanulás, statisztikai algoritmusok és más adatbányászati technikák használatát a jövőbeli események történelmi adatok alapján történő előrejelzésére.,

a modellt ezután az aktuális adatokra alkalmazzák, hogy megjósolják, mi lenne a következő cselekvési folyamat vagy javaslat az eredményhez.

a prediktív elemzési modell összeállításakor különböző algoritmusok állnak rendelkezésre az adatbányászat, a gépi tanulás és a statisztikák kategóriáiban. Ahogy feltárja az adatokat, könnyebbé válik a további döntés meghozatala.

Hogyan építsünk prediktív modellt?,

ekkor egy prediktív modell egyszerű:

  1. az adatokat – különböző forrásokból származó bármely ETL eszköz

Példa: lásd iris adatok – https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

  1. Osztott az adatkészlet két részre (minta ellenőrző adat)

Építeni a Minta Adatok:

Építeni egy modell a mintát, adatot, amely az információt a faj a virág, illetve a mérések.,ariable próbáljuk megjósolni)

Általában, sok prediktív elemzési modellek tudnak sorolni 2 típusa van:

  • – Osztályozás előre érték diszkrét keresztül a kategóriában, véges nincs rend
  • Regresszió – előre érték folyamatos keresztül numerikus mennyiséget, majd végtelen a rendelés:

A széles körben használt algoritmusok az adatok elemzése lineáris regresszió, illetve a neurális hálózat

Lineáris regresszió: Az egyszerű regressziós modell feltételezi, hogy a lineáris kapcsolat áll fenn között a bemenet, mind a kimenet változók.,

neurális hálózat: az emberi agy által inspirált neurális hálózat, összekapcsolt neuronok hálózata, azaz számítási egységek halmaza, amely bemeneteket vesz igénybe, és az eredményt előre meghatározott kimenetre továbbítja. A számítási egységek rétegekben vannak elrendezve, így a bemeneti vektor jellemzői összekapcsolhatók a kimeneti vektor jellemzőivel.

az ötlet mögött ez gyakran coach neurális hálózatok modellezni a kapcsolatokat a megadott adatok.,

  1. hozzon létre egy modellt, amely az algoritmus által a képzési szakaszban megállapított szabályokon alapul.
  2. tesztelje a modellt az ellenőrző adathalmazon – az adatokat a modellbe táplálják, az előre jelzett értékeket pedig összehasonlítják a tényleges értékekkel. Így a modell pontosságát tesztelik.
  3. használja a modellt új bejövő adatokon, majd tegyen lépéseket a modell kimenete alapján.

egyéb fontos algoritmusok:

prediktív modellek jönnek különböző formákban. Vannak különböző módszerek, amelyeket fel lehet használni, hogy hozzon létre egy modellt, a legtöbb közülük folyamatosan fejlesztik.,

a leggyakoribb prediktív modellek a következők:

lineáris modellek: ez egy nagyon széles körben használt statisztikai algoritmus két változó közötti kapcsolatmodell felépítéséhez. Az egyik változót predictor változónak nevezzük, amelynek értékét kísérletek során gyűjtik össze, míg a másik változót válaszváltozónak nevezik, amelynek értéke a predictor változóból származik.

döntési fák( más néven osztályozás és regressziós fák vagy kosár): ez egy gráf, amely a lehetőségeket és azok kimenetelét ábrázolja fa formájában., A gráf csomópontjai egy eseményt vagy választást jelentenek, a gráf szélei pedig a döntési szabályokat vagy Feltételeket.

Support Vector Machines (SVMs) a gépi tanulásban: a support vector machine megkeresi a legközelebbi pontokat, és “support vectors” néven ismert ” a név annak a ténynek a következménye, hogy a pontok olyanok, mint a vektorok, amelyektől a legegyszerűbb sor “függ”, vagy “támogatja” a legközelebbi pontokat.

miután észlelte a legközelebbi pontokat, vektor kivonással (a pont – B pont) húz egy vonalat, amely összeköti őket., Ezután a támasztóvektor gép kijelenti, hogy a legjobb elválasztó vonal az a vonal, amely felezi — merőleges — az összekötő vonalra.

naiv Bayes: ez egy gépi tanulási algoritmus, amelyet többnyire osztályozási problémákra használnak. Bayes valószínűségi tételén, vagy más néven Bayes szabályán vagy Bayes törvényén alapul. Ezt használják a szöveges osztályozás, amely magában foglalja a magas dimenziós képzés adathalmazok.

Ez egy egyszerű algoritmus, és ismert, hogy a hatékonyság, hogy gyorsan építeni modellek és jóslatok segítségével ezt az algoritmust., A naiv Bayes algoritmust elsősorban a szövegosztályozási probléma megoldására tekintik. Ezért javasoljuk, hogy alaposan tanulja meg az algoritmust.,

Példa: spam szűrés, osztályozása hírek, cikkek, szentimentális elemzés

Bayes’ Tétel képviseli a következő egyenlet:

  • : Valószínűsége (feltételes valószínűség) előfordulása egy adott esemény az esemény igazi
  • s: Valószínűsége az esemény bekövetkezésétől, illetőleg
  • : Valószínűsége annak, hogy az esemény bekövetkezésekor az adott esemény igaz

a Következtetést

a közeljövőben egyre nagyobb a kereslet a Prediktív Analitika lehet látni a szakemberek más patakok is csatlakozik a mozgalomhoz., Ha előnyt szeretne szerezni a társaival szemben, és részt kíván venni ebben az új növekedési sugárútban, felfedezheti NSE Certified Business Analytics tanfolyamunkat, valamint a PGD-t az Adattudományban.

Leave a Comment