ปัญหาการจําแนกประเภท: จากกระบวนการประมวลผลข้อมูลไปเป็นแบบจําลอง

ปัญหาการจําแนกประเภทเกี่ยวข้องกับการจัดลําดับข้อมูล ในคลาสหรือกลุ่มที่กําหนดล่วงหน้า ความสําเร็จในการแก้ปัญหาเหล่านี้ ต้องใช้วิธีอย่างเป็นระบบ เริ่มจากข้อมูลก่อนดําเนินการ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของรุ่น บทความนี้จะบอกขั้นตอนที่สําคัญที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้

ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

ข้อมูลก่อนประมวลผล เตรียมการข้อมูลดิบสําหรับการวิเคราะห์ มันรวมการทําความสะอาดข้อมูลโดยการเก็บค่าซ้ําและลบค่าซ้ําที่ซ้ํากัน การจัดองค์ประกอบการทําตัวปกติหรือปรับขนาด จะทําให้แน่ใจว่าตัวแปรทั้งหมดมีส่วนเท่ากันกับรุ่น ตัวแปรการเข้ารหัส เช่น การใช้การเข้ารหัสแบบใช้รหัสอักขระแบบใช้ครั้งเดียว การแปลงข้อมูลแบบไม่รวม (Non-numeric) เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสําหรับอัลกอริทึม

เลือกแบบคุณภาพและวิศวกรรม

การ เลือก ลักษณะ ที่ เกี่ยว ข้อง กัน ช่วย ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ แบบ จําลอง และ ลด ความ ซับ ซ้อน.

การ ฝึก อบรม และ การ ทํา ให้ ความ เข้าใจ เป็น ไป ตาม แบบ อย่าง

การเลือกอัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่ที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับปัญหาและลักษณะข้อมูล แบบจําลองทั่วไปรวมถึง การตัดสินใจ, การรองรับเครื่องมือเวกเตอร์, และความถดถอยทางปูมบันทึก เทคนิคการข้ามระบบวัดความเสถียร และป้องกันการแยกข้อมูลมากเกินไป โดยแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดของการฝึกและการทดสอบ

การแทนที่แบบ

การประมวลผลแบบถูกประเมินโดยใช้ตัววัด เช่น ความแม่นยํา ความจํา การจดจํา การเปรียบเทียบ การเปรียบเทียบของเมทริกซ์ การแยกข้อมูลอย่างละเอียด ให้ข้อมูลเชิงบวก