Algoritma Klasifikasi Data Mining Terbaik 2021 untuk Memprediksi

Algoritma Klasifikasi Data Mining Terbaik untuk Memprediksi

Algoritma Klasifikasi Data Mining – Algoritma dalam data mining (atau machine learning) adalah sekumpulan heuristik dan perhitungan yang dapat membuat model berdasarkan data. Untuk membuat model, algoritme terlebih dahulu menganalisis data yang Anda berikan, mencari jenis pola atau tren tertentu.

Algoritme menggunakan hasil analisis ini melalui beberapa iterasi untuk menemukan parameter terbaik untuk membuat model penambangan. Parameter ini kemudian diterapkan ke seluruh kumpulan data untuk mengekstrak pola operasional dan statistik terperinci.

Algoritma Klasifikasi Data Mining Terbaik untuk Memprediksi

Algoritma Klasifikasi Data Mining

Memilih algoritme terbaik untuk tugas analisis tertentu dapat menjadi tantangan. Meskipun Anda dapat menggunakan algoritme yang berbeda untuk melakukan tugas bisnis yang sama, setiap algoritme menghasilkan hasil yang berbeda, dan beberapa algoritme dapat menghasilkan lebih dari satu jenis hasil.

Faktor-faktor yang menentukan algoritma klasifikasi data mining antara lain popularitas, kegunaan, atau hasil penelitian. Jadi, mari kita lihat algoritma data mining yang paling umum digunakan di bawah ini.

Berikut merupakan 6 Algoritma Klasifikasi Data Mining:

1. Algoritma C4.5

Salah satu Algoritma klasifikasi data mining yang paling berpengaruh adalah algoritma C 4.5. C 4.5 Membuat classifier dalam bentuk pohon keputusan. Untuk mencapai hal ini, algoritma C 4.5 membutuhkan set data awal yang mewakili item klasifikasi.

Algoritma C4.5 juga merupakan alat dalam data mining. Sistem mengambil input dari sekumpulan kasus, di mana setiap kasus termasuk dalam salah satu dari beberapa kategori dan dideskripsikan oleh nilai dari set atribut tetapnya. Pengklasifikasi keluaran dapat secara akurat memprediksi tingkat yang dimilikinya.

Baca Juga:  Penerapan Data Mining Dengan Metode Clustering

2. Algoritma k-means

Algoritme data mining K-means mengikuti di belakang, yang digunakan untuk membuat k grup dari sekumpulan objek untuk mengelompokkan item yang serupa. Biasanya digunakan dalam teknik analisis cluster untuk menganalisis kumpulan data lebih teliti.

Algoritma ini merupakan cara sederhana untuk membagi kumpulan data yang diberikan menjadi sejumlah cluster yang ditentukan pengguna.

3. Algoritma Priori

Algoritme apriori juga sangat populer di bidang ini karena mempelajari aturan asosiasi yang dapat diterapkan ke database yang menampilkan sejumlah besar transaksi.

Ekspektasi-maksimalisasi data mining atau algoritma EM sangat cocok sebagai algoritma clustering yang biasa digunakan untuk penemuan pengetahuan.

4. Algoritma Naive Bayes

Algoritma ini didasarkan pada teorema Bayes. Algoritma ini terutama digunakan ketika dimensi input tinggi. Pengklasifikasi dapat dengan mudah menghitung kemungkinan keluaran berikutnya.

Ini adalah salah satu algoritma yang paling nyaman karena mudah dibangun dan tidak ada skema estimasi parameter yang rumit.

5. Algoritma Support Vector Machines

Jika pengguna menginginkan metode yang kuat dan akurat, maka algoritma Support Vector Machines r adalah suatu keharusan. SVM terutama digunakan untuk mempelajari fungsi klasifikasi, regresi atau peringkat. Ini dibentuk atas dasar minimalisasi risiko struktural dan teori pembelajaran statistik’

Support vector engine atau algoritma data mining SVM menggunakan hyperplane untuk membagi data menjadi 2 kategori. Ini sangat mirip dengan algoritma C 4.5, satu-satunya perbedaan adalah bahwa SVM tidak menggunakan pohon keputusan.

6. AdaBoost

AdaBoost juga merupakan algoritma penambangan data yang populer untuk mengelola pengklasifikasi. Pengklasifikasi bertujuan untuk mendapatkan beberapa data dan mencoba memprediksi kumpulan elemen data baru yang mana.

Algoritma penambangan data CART adalah singkatan dari klasifikasi dan pohon regresi. Pada dasarnya, ini adalah teknik pembelajaran pohon keputusan yang menghasilkan pohon klasifikasi atau regresi. Mirip dengan C 4.5, CART dianggap sebagai pengklasifikasi

Baca Juga:  Metode Dasar Prediksi Data Time Series

Kesimpulannya

6 Algoritma klasifikasi data mining digunakan secara mencolok, dan algoritme lainnya sangat membantu untuk penambangan dan pembelajaran data.

Ini mengintegrasikan berbagai teknologi, termasuk pembelajaran mesin, statistik, pengenalan pola, kecerdasan buatan, dan sistem basis data. Semua ini membantu menganalisis kumpulan data besar dan melakukan tugas analisis data lainnya.

Oleh karena itu, mereka adalah algoritma analisis yang paling berguna dan dapat diandalkan. Untuk metode lain dapat dilihat disini

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*