Data Mining: Algorithm Classification in Data Mining

Data mining adalah salah satu bidang yang paling penting dari ilmu data. Ini memungkinkan Anda untuk mendapatkan data yang diperlukan dan menghasilkan wawasan yang berguna darinya untuk melakukan proses analitis.

Pada ulasan berikutnya, kami membahas klasifikasi sistem data mining dan mendiskusikan berbagai teknik klasifikasi yang digunakan dalam proses tersebut. Kita akan belajar bagaimana mereka digunakan dalam konteks hari ini dan bagaimana Anda bisa menjadi ahli di bidang itu.

Apa itu data mining?

Data mining mengacu pada penggalian atau penambangan data dengan cara yang berbeda untuk mengidentifikasi pola dan mendapatkan lebih banyak wawasan tentangnya. Pola-pola yang ditemukan dianalisis untuk melihat bagaimana pola tersebut dapat digunakan secara efektif.

Data mining melibatkan penyortiran kumpulan data besar, menemukan pola yang Anda butuhkan, dan membangun hubungan untuk melakukan analisis data. Ini adalah salah satu langkah terpenting dalam analisis data dan tanpanya Anda tidak dapat menyelesaikan proses analisis data.

Data mining adalah salah satu langkah pertama dalam setiap proses analisis data. Oleh karena itu, sangat penting untuk melakukan data mining dengan benar.

Apa yang dimaksud dengan klasifikasi dalam data mining?

Klasifikasi dalam data mining adalah teknik umum yang membagi titik data ke dalam kelas yang berbeda. Ini memungkinkan Anda untuk mengelola semua jenis kumpulan data, termasuk kumpulan data yang kompleks dan besar, serta yang kecil dan sederhana.

Ini terutama melibatkan penggunaan algoritme yang dapat Anda ubah dengan mudah untuk meningkatkan kualitas data. Ini adalah alasan penting mengapa pembelajaran yang diawasi sangat umum digunakan dalam teknik klasifikasi data mining. 

Tujuan utama dari klasifikasi adalah untuk menghubungkan variabel yang diinginkan dengan variabel yang dibutuhkan. Variabel kepentingan harus kualitatif.

Algoritma menetapkan hubungan antara variabel untuk prediksi. Algoritme yang Anda gunakan untuk klasifikasi dalam penambangan data disebut pengklasifikasi, dan pengamatan yang Anda lakukan melaluinya disebut instance. 

Anda menggunakan teknik klasifikasi dalam penambangan data saat Anda perlu bekerja dengan variabel kualitatif.

Ada berbagai jenis algoritma klasifikasi, masing-masing dengan fungsi dan aplikasi uniknya sendiri. Semua algoritma ini digunakan untuk mengekstrak data dari kumpulan data. 

Aplikasi mana yang Anda gunakan untuk tugas tertentu bergantung pada tujuan tugas dan jenis data yang perlu Anda ekstrak.

Jenis teknik klasifikasi dalam data mining

Sebelum kita membahas berbagai algoritma klasifikasi yang digunakan dalam data mining, mari kita lihat dulu jenis-jenis teknik klasifikasi yang tersedia. Pada dasarnya, algoritma klasifikasi dapat dibagi menjadi dua kategori:

1. Generatif
2. Diskriminatif

Berikut penjelasan singkat mengenai kedua kategori tersebut:

Generatif

Algoritma klasifikasi generatif memodelkan distribusi kelas individu. Ini mencoba untuk menguji model yang menghasilkan data dengan memperkirakan distribusi dan asumsi model. Anda dapat menggunakan algoritme generatif untuk memprediksi data yang tidak terlihat.

Algoritma generatif yang disajikan adalah classifier naive Bayes.

Diskriminatif

Ini adalah algoritma klasifikasi dasar yang menentukan kelas untuk kumpulan data. Model ini menggunakan data yang diamati dan bergantung pada kualitas data daripada distribusinya.

Regresi logistik adalah jenis pengklasifikasi diskriminatif yang sangat baik.

Demikianlah apa yang penulis dapat jelaskan mengenai algoritma klasifikasi dalam data mining, thankss