CategoriesBlog

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:

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.

 Consiste en seleccionar las variables relevantes (características) que son importantes para el análisis y eliminar las irrelevantes que pueden añadir ruido al análisis.

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.

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).

 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.nearest neighbor (k-NN).

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.

Se trata de desplegar el modelo entrenado en un entorno de producción en el que pueda utilizarse para clasificar nuevos datos.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

We are Always Here To Help You

Contact us

We are Caf-Corporation Cost Engineering Company. Providing the highest quality in Cost Engineering Services and Project Cost Database.

Copyright © 2023 Caf-Corporation. All Rights Reserved.