意味

分類子は、既存のデータに基づいて分類モデルを構築し、データベース内のデータ レコードを特定のカテゴリにマッピングして、データ予測に適用できます。

分類子の構築と実装

分類子の構築と実装は通常、次の手順を実行します。

• サンプル (陽性サンプルと陰性サンプルを含む) を選択し、すべてのサンプルをトレーニング サンプルとテスト サンプルの 2 つの部分に分割します。
• トレーニング サンプルに対して分類器アルゴリズムを実行して、分類モデルを生成します。
• テストサンプルに対して分類モデルを実行して予測結果を生成します。
• 予測結果に基づいて、分類モデルの性能を評価するために必要な評価指標が計算されます。

いくつかの基本的な分類子

1. デシジョン ツリー分類子: 属性セットを提供し、デシジョン ツリーは属性セットに基づいて一連の決定を行うことでデータを分類します。
2. 選択ツリー分類子: 選択ツリー分類子は、デシジョン ツリー分類子と同様の手法を使用してデータを分類します。
3. 証拠分類子: 特定の結果の可能性を調べることによってデータを分類します。