정의

분류기는 기존 데이터를 기반으로 구성된 분류 모델입니다. 이 모델은 데이터베이스의 데이터 레코드를 주어진 범주 중 하나에 매핑하여 데이터 예측에 적용할 수 있습니다.

분류기 구성 및 구현

분류기의 구성과 구현은 일반적으로 다음 단계를 거칩니다.

• 샘플(양성 샘플과 음성 샘플 포함)을 선택하고 모든 샘플을 훈련 샘플과 테스트 샘플로 나눕니다.
• 훈련 샘플에 대해 분류 알고리즘을 실행하여 분류 모델을 생성합니다.
• 테스트 샘플에 대해 분류 모델을 실행하고 예측 결과를 생성합니다.
• 예측 결과를 토대로 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 필요한 평가 지표를 계산합니다.

여러 가지 기본 분류기

1. 의사결정 트리 분류기: 속성 집합이 제공되면 의사결정 트리는 속성 집합을 기반으로 일련의 결정을 내려 데이터를 분류합니다.
2. 선택 트리 분류기: 선택 트리 분류기는 의사결정 트리 분류기와 비슷한 기술을 사용하여 데이터를 분류합니다.
3. 증거 분류기: 특정 결과의 가능성을 조사하여 데이터를 분류합니다.