Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 12941 / 2590 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:24:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 24:

Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst

Визуализация

В PolyAnalyst имеется богатый набор инструментов для графического представления и анализа данных и результатов исследований. Данные могут представляться в различных зрительных форматах: гистограммах , двумерных, псевдо- и реальных трехмерных графиках.

Найденные в процессе Data Mining зависимости могут быть представлены как интерактивные графики со слайдерами для изменения значений представленных на них переменных. Эта особенность позволяет пользователю графически моделировать результаты. Имеется набор специальных графиков, широко применяемых в бизнесе, - это так называемые Lift, Gain charts, которые используются для графической оценки качества классификационных моделей и выбора оптимального числа контактов. Кроме этого, в последнюю версию программы включен новый визуальный метод Data Mining: анализ связей.

Link Analysis (LA) - анализ связей

Модуль Link Analysis позволяет выявлять корреляционные и антикорреляционные связи между значениями категориальных и булевых полей и представлять их в виде графа Этот граф также может быть использован для выделения записей, реализующих выбранную связь.

Symbolic Rule Language (SRL) - язык символьных правил

SRL - это универсальный алгоритмический язык PolyAnalyst, который используется для символьного представления автоматически найденных системой в процессе Data Mining правил, а также для создания пользователем своих собственных правил. На языке SRL можно выразить широкий спектр математических конструкций, используя алгебраические операции, большой набор встроенных функций, операции с датами и временем, логические и условные конструкции. Для удобства написания выражений на SRL в программе предусмотрен мастер создания правил.

Эволюционное программирование

В данное время эволюционное программирование является наиболее молодой и одной из многообещающих технологий Data Mining. Основная идея метода состоит в формировании гипотез о зависимости целевой переменной от других переменных в виде автоматически синтезируемых специальным модулем программ на внутреннем языке программирования.

Использование универсального языка программирования теоретически позволяет выразить любую зависимость, причем вид этой зависимости заранее не известен.

Процесс производства внутренних программ организуется как эволюция в пространстве программ, в некотором роде напоминающая генетические алгоритмы. Когда система находит перспективную гипотезу, описывающую исследуемую зависимость достаточно хорошо по целому ряду критериев, в работу включается механизм так называемых "обобщенных преобразований" (GT-search). С помощью этого механизма в "хорошую" программу вводятся незначительные модификации, не ухудшающие ее качество, и производится отбор лучшей дочерней программы. К новой популяции затем опять применяются механизмы синтеза новых программ, и этот процесс рекурсивно повторяется. Таким образом, система создает некоторое число генетических линий программ, конкурирующих друг с другом по точности, статистической значимости и простоте выражения зависимости.

Специальный модуль непрерывно преобразует "лучшую" на данный момент программу с внутреннего представления во внешний язык PolyAnalyst - язык символьных правил (Symbolic Rule Language), понятный человеку: математические формулы, условные конструкции и так далее. Это позволяет пользователю уяснить суть полученной зависимости, контролировать процесс поиска, а также получать графическую визуализацию результатов. Контроль статистической значимости полученных результатов осуществляется комплексом эффективных и современных статистических методов, включая методы рандомизированного тестирования.