Data mining tasks can be classified

Data mining tasks can be classified into two types, descriptive and predictive [3]. Descriptive data mining will result in some human-interpretable patterns and associations. It allows user to characterize general properties of data whereas, predictive data mining foretell some response of interest by including a special response variable in data. It performs inference on the current data to make predictions. Some of the widely used predictive data mining methods are Decision Trees, Decision Rules, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Support Vector Machine, Bayesian Networks and k-nearest Algorithm [6].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานทำเหมืองแร่ข้อมูลสามารถแบ่งได้สองชนิด อธิบาย และคาดการณ์ [3] การทำเหมืองข้อมูลช่วยอธิบายจะทำในรูปแบบ interpretable มนุษย์และความสัมพันธ์ของ คุณสามารถใช้ลักษณะทั่วไปของข้อมูลในขณะที่ การทำเหมืองข้อมูลทำนายทำนายทายทักตอบสนองบางอย่างน่าสนใจ โดยรวมตัวแปรตอบสนองพิเศษในข้อมูล ดำเนินการสรุปข้อมูลปัจจุบันเพื่อคาดคะเน บางวิธีการทำเหมืองข้อมูลระบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมี ต้นไม้ตัดสินใจ ตัดสินใจกฎ การถด ถอยโลจิสติก เครือ ข่ายประสาทเทียม สนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง เครือ ข่ายทฤษฎี และ k ใกล้อัลกอริทึม [6]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานการทำเหมืองข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็นสองประเภทพรรณนาและการทำนาย [3] การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนาจะมีผลในรูปแบบของมนุษย์ interpretable บางและสมาคม จะช่วยให้ผู้ที่จะอธิบายลักษณะคุณสมบัติทั่วไปของข้อมูลในขณะที่การทำเหมืองข้อมูลการทำนายทำนายการตอบสนองที่น่าสนใจบางอย่างโดยรวมทั้งตัวแปรตอบสนองพิเศษในข้อมูล จะดำเนินการอนุมานจากข้อมูลปัจจุบันเพื่อทำให้การคาดการณ์ บางส่วนของการใช้กันอย่างแพร่หลายวิธีการทำเหมืองข้อมูลการคาดการณ์มีต้นไม้ตัดสินใจกฎการตัดสินใจถดถอยโลจิสติ, โครงข่ายประสาทเทียม, การสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์เครือข่ายแบบเบย์และ K-ที่ใกล้ที่สุดอัลกอริทึม [6]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานเหมืองข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภท อธิบาย และทำนาย [ 3 ] การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนาจะส่งผลในสมาคมของพวกมนุษย์ interpretable รูปแบบและ . มันช่วยให้ผู้ใช้เพื่อแสดงลักษณะ คุณสมบัติทั่วไปของข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลพยากรณ์ทำนายการตอบสนองบางอย่างน่าสนใจ โดยรวมถึงตัวแปรตอบสนองพิเศษในข้อมูล จะดําเนินการอนุมานเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นปัจจุบันเพื่อให้คาดคะเน บางส่วนของการใช้กันอย่างแพร่หลายพยากรณ์การทำเหมืองข้อมูลวิธีการคือต้นไม้ การตัดสินใจกฎโลจิสติก , ถดถอย , โครงข่ายประสาทเทียม , เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเครือข่ายและวิธีเบส์ละ [ 6 ]