La minería de datos y la clasificación son dos procesos interrelacionados que implican analizar y extraer información de grandes conjuntos de datos. Las principales actividades importantes durante la minería de datos y la clasificación incluyen:
Limpieza y preprocesamiento de datos: Esto implica la eliminación de inconsistencias, errores y datos que faltan en el conjunto de datos para asegurar que los datos son de alta calidad y están listos para el análisis.
Selección de características: Consiste en seleccionar las variables relevantes (características) que son importantes para el análisis y eliminar las irrelevantes que pueden añadir ruido al análisis.
Transformación de datos: Consiste en transformar el conjunto de datos en un formato adecuado para el análisis. Entre las técnicas habituales de transformación de datos se incluyen la normalización, el escalado y la discretización.
Selección del modelo: Consiste en seleccionar un algoritmo de clasificación adecuado en función de la naturaleza del conjunto de datos y del problema planteado. Entre los algoritmos de clasificación más comunes se encuentran los árboles de decisión, la regresión logística, Naive Bayes y k-nearest neighbor (k-NN).
Entrenamiento del modelo: Consiste en entrenar el algoritmo de clasificación seleccionado utilizando los datos preprocesados. El algoritmo aprende de los datos y crea un modelo que puede utilizarse para clasificar nuevos datos.
Evaluación del modelo: Consiste en evaluar el rendimiento del modelo entrenado utilizando un conjunto de métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1. La evaluación ayuda a determinar el rendimiento del modelo y si es necesario introducir mejoras.
Despliegue del modelo: Se trata de desplegar el modelo entrenado en un entorno de producción en el que pueda utilizarse para clasificar nuevos datos.
