Veri madenciliğinde tüm modeller ilginç midir?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

Geleneksel modelleme görevinin aksine veri -amacı tarif etmek nerede herşey arasında veri tek modelle- desenler sadece bir kısmını tarif et veri [27]. Tabii ki, birçok bölüm veri ve dolayısıyla birçok desenler , değiller ilginç NS herşey . Amacı kalıp madenciliği sadece olanları keşfetmektir.

Burada, bir veri madenciliği sistemi tüm ilginç kalıpları üretebilir mi?

A veri madenciliği sistemi potansiyeli var üretmek binlerce hatta milyonlarca desenler , veya kurallar. sonra "vardır herşey arasında ilginç desenler " Tipik olarak - sadece küçük bir kısmı değil desenler potansiyel olarak oluşturulan aslında herhangi bir kullanıcının ilgisini çekecektir.

Aynı şekilde, verilerdeki kalıpları tespit etme süreci de öyle mi? Desen tanıma otomatik tanımadır desenler ve düzenlilikler veri . Desen tanıma gibi uygulamalarla birlikte yapay zeka ve makine öğrenimi ile yakından ilişkilidir. veri veritabanlarında madencilik ve bilgi keşfi (KDD) ve genellikle bu terimlerle birbirinin yerine kullanılır.

Bununla ilgili olarak, veri madenciliğinde kalıplar nelerdir?

Gerçek veri madenciliği görev, büyük miktarlardaki verilerin yarı otomatik veya otomatik analizidir. veri daha önce bilinmeyen, ilginç olanı çıkarmak için desenler grupları gibi veri kayıtlar (küme analizi), olağandışı kayıtlar (anormallik tespiti) ve bağımlılıklar (ilişkilendirme kuralı madencilik , ardışık kalıp madenciliği ).

Veri analitiğinde kalıp sıklığı nedir?

A model frekans analizi normal ifadeyi karşılaştırır desenler Belirtilen alan için değerlerde bulunur ve bir frekans analizi göre desenler bulundu. Her alan için her birini listeleyen bir rapor oluşturur. Desen her birinin sayısı ile birlikte Desen meydana gelmek.