Análisis de desgaste en un negocio de telecomunicaciones

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II.6 Técnicas de datos

Detrás de estos análisis son herramientas posicionadas en diferentes técnicas. Le ofrecemos una presentación de las técnicas más importantes.

– Análisis del carrito de la ama de casa

– Razonamiento basado en la memoria

– Detección automática de grupos

– Análisis de enlaces

– Árboles de decisiones

– Redes neuronales

– Descubrimiento de las reglas

– Señal de procesamiento

– Fractales

II.6.1 Análisis de la canasta de la lámpara

El análisis de la ama de casa es un medio para encontrar los grupos de «artículos que van juntos durante un Transaction. Esta es una técnica de descubrimiento de conocimientos no procesados (análisis de tipo de clústeres) que genera reglas de Etsupportando el análisis de la serie temporal (si las transacciones no son anónimas). Las reglas generadas son simples, fáciles de entender y acompañarse de una probabilidad, que está infectada con una herramienta agradable y directamente explotable por el usuario.

Ejemplo: El cliente que compra de pintar un cepillo

El cliente que compra el té, compra DUSUCRE

II.6.2 Análisis de enlaces

El análisis de los enlaces es una técnica de descripción que inspira y se basa en la teoría del gráfico. Consiste en las entidades entre ellos (clientes, empresas, …) por Deslox. En cada enlace se ve afectado un peso, definido por el análisis, que cuantifica la fuerza de esta relación. Esta técnica se puede utilizar para la predicción o clasificación, pero una simple observación de la gráfica hace posible realizar el análisis.

II.6.3 Los árboles de decisión

Los árboles de decisión Se utilizan en el LECADRE del descubrimiento del conocimiento dirigido. Estas son herramientas muy poderosas utilizadas principalmente para la laclasificación, descripción o estimación. El principio de operación es el siguiente: para explicar una variable, el sistema investiga lo más decisivo y reduce a la población de poblaciones con la misma entidad de Ceceriteère. Cada subpoblación se analiza entonces como golpe inicial. El modelo rendido es fácil de entender y las reglas encontradas son muy explícitas. Por lo tanto, Cesystem es muy apreciado.

El propósito de esta técnica es crear un eje de dedicación proceder a un análisis de criterio. La determinación de estos criterios significativos se realiza de acuerdo con los pesos estadísticos de los valores. La herramienta de vaparcurrería de la minería de datos los diferentes criterios posibles, que serán encontrar enlaces entre las rutas que tienen uno de los problemas dados.

Damos un x conjunto de N cuyos elementos se indican xi y cuyos atributos son cuantitativo. Cada elemento de x está etiquetado, es decir, está asociado con él una clase o un atributo objetivo que denotamos por pertenencia a y.

de lo anterior, construimos un, unarbre, dijo una «decisión» de manera que:

– Cada nodo corresponde a una prueba en el valor de los múltiples atributos;

– Cada rama que comienza desde un nodo corresponde a los valores iussee de esta prueba;

Los árboles de decisión son para la laclasificación y la predicción.

Su operación se basa en una encadenamiento de reglas expresadas en lenguaje actual.

Un árbol de decisión es una estructura que permite un resultado De un resultado de las decisiones. Para navegar por un árbol de decisión y encontrar una solución de la raíz. Cada nodo es una decisión atómica. Cada vez que se tiene en cuenta la respuesta posible y le permite dirigirse hacia un hijo del nodo. Cerca de cerca, bajamos en el árbol para caer en una sábana. La hoja representa el árbol que el árbol lleva al caso al caso de que acabamos de probar.

– inicio en la raíz del árbol

– Baje hacia el árbol en el árbol Los nodos de prueba

: la hoja de extremo a extremo le permite clasificar la instancia probada.

Muy a menudo consideramos que un nodo que pone sobre una variable, el valor de esta variable hace Es posible saber sobre qué cables abajo. Para las variables enumeradas, a veces es posible tener un hijo por valor, se puede decidir que varias variables diferentes conducen a lo mismo debajo del árbol.Para las variables continuas, no se puede imaginar crear un nodo potencialmente instó a una serie de hilos infinitos, el dominio continuo (redondeado, aproximación) debe desecarse, así que decida segmentar el dominio en conjuntos. Cuanto más fácil sea el árbol es simple, y más aparentemente es rápido para usar. De hecho, es más interesante obtener un árbol que está adaptado a las probabilidades de las variables para probar. La mayoría de las veces se producirá un árbol equilibrado. Si un árbol solo puede llevar a una solución, entonces todo este subárbol puede reducirse a la conclusión de Sasimple, simplifica el tratamiento y no cambia nada final.

El algoritmo ID3 fue propuesto por Quinlan en 1979 para generar decisiones de dedo. Imagina que tenemos a nuestra disposición un conjunto de registro. Todos los registros tienen la misma estructura, a saber, una serie de pares de atributos o valor. Uno de sesattributs representa la categoría de grabación. LeProblem es construir un árbol de decisión que la base de las respuestas a las preguntas sobre los atributos no objetivo puede predecir adecuadamente el valor del atributo. A menudo, el atributo objetivo solo requiere valores verdaderos, falso ouechec, éxito.

Las ideas principales en las que el resto ID3 son los usuarios:

En el árbol de decisión, cada nodo corresponde a un no- Atributo de destino y cada arco en un posible atributo de decet de valor. Una hoja del eje da el valor esperado del atributo de destino para el registro probado descrito por la ruta de la raíz del árbol de decisión hasta la hoja.

En el árbol de decisiones, en cada nodo debe estar asociado con el atributo no objetivo que proporciona la información de otros atributos que aún no se utilizan en la ruta desde la raíz. (Criterio de un buen árbol de dedicación)

La entropía se usa para medir la información de la máquina proporcionada por un nodo. (Esta noción noción introducida por Claude Shannon durante su investigación de la teoría de la información que sirve como base de métodos de minería de datos).

Un árbol de decisiones puede ser explotado Diddor Manners:

Ø Clasificando nuevos datos (una noddracina por la cual entre los registros),

Ø Al hacer la estimación del atributo,

Ø al extraer un conjunto de reglas de desclasificación con respecto al atributo objetivo,

Ø interpretando la relevancia de los atributos de la hoja Deseead que corresponden a una clasificación.

FIG. 4 Los árboles de decisión

a. El carro

Este algoritmo se ha publicado en 1984 parl.bremen. Se utiliza en muchas herramientas de mercado.

proceso

Ø Encuentre la primera bifurcación,

Ø Desarrolle el eje completo,

Ø Mida la tasa de error en cada nodo,

Ø calcule la tasa de error de árbol completa,

Ø elaguer,

Ø Identifique las subtrazas,

Ø Evalúe los subárboles,

Ø Evalúe el mejor subárbol.

La primera bifurcación es la que divide mejores registros en los grupos. De este modo, para determinar el criterio que hará el mejor intercambio entre los elementos, se calcula un índice de diversidad, de acuerdo con la siguiente fórmula:

max. De: Diversidad (antes de la división) – (Diversidad Izquierda Hijo + Diversidad de alambre recto)

Hay diferentes modos de cálculo para el Índice de Dediación:

Ø min. (Probabilidad (C1), probabilidad (C2)),

Ø 2 Probabilidad (C1) Probabilidad (C2),

Ø (Probabilidad (C1) LogProbability (C1)) + Probabilidad (C2) LogProbability (C2))

Fig: 5 El algoritmo de descartamiento

Una vez que se establece la primera bifurcación, por lo que tenemos el nodo raíz que se separa por la mitad. Por lo tanto, el entrenador debe desarrollar el árbol completo dividiendo los nuevos nodos creados a partir de Lamême, por lo que el resultado de la división tiene un valor significativo. El nodo Lenner es el nodo de la hoja que da la clasificación final de un registro.

El árbol resultante no es necesariamente el mismo, el siguiente paso es calcular la velocidad de error del nodo. Si asumimos que 11 grabaciones en 15 se basan correctamente en el conjunto de aprendizaje, la exploración para este nodo es 11/15, o 0.7333. La tasa de error es de 1 – 0.7333 = 0.2667.El cálculo de la tasa de error de cada nodo que se está realizando, es posible calcular la velocidad de error de todo el árbol:

t: tasa de error de un nodo

P: probabilidad para ir al nodo

tasa de error del eje = (t * p)

en el ejemplo, con una tasa de error de (15/17) para Lenoeud masculino

((11/15) * 0.80) + ((15/17) * 0.20) = 0.763

El peligro del árbol de decisión, como se describe al final del primer pasaje, es que ciertos nodos no contienen suficientes grabaciones para seres informativos. Debe ser podado, el ser más complejo para encontrar el buen límite para aplicar.

La elección de las ramas que se eliminará, se realiza mediante el intermedio de la tasa de error ajustada de un eje que se apaga, en cada uno Sub Posible árbol, de la siguiente manera:

O ya sea la licencia de las hojas

Tasa de error ajustada = tasa de error + conteo de feuil

un primer árbol es candidato cuando Su tasa de error ajustada se vuelve más pequeña o igual a la tasa de error ajustada todo el árbol. Todas las ramas, que no son parte de ella, Sovels, y el proceso comienza de nuevo hasta la raíz hasta entonces.

para que tenga que elegir de todos los temblores. Para esto, cada árbol en el árbol se ejecutará con una prueba completa, la que tendrá la tasa de error más pequeña será la mejor.

Finalmente para controlar la eficiencia de lo menos tembloroso, un conjunto de evaluación va a él. Su tasa de error obtenida dará una estimación del rendimiento del árbol.

primero, Chaid utiliza para elegir las bifurcaciones de cola de Chi-2, que no detallarán aquí.

y Finalmente, a diferencia de los demás, no desarrolla un árbol completo, y luego lo podamos, pero intenta de la transición de limitar su crecimiento.

b. El algoritmo ID3

El principio del algoritmo ID3 para determinar el atributo para colocar en la raíz del árbol de decisiones ahora se puede expresar: para buscar el atributo que se suma la ganancia de la máxima información, el lugar en la raíz , Eiting para cada Hijo, es decir, por cada valor del atributo. Dicho esto, podemos dar el algorithmeid3.

Entradas: Conjunto de atributos A; Muestra E; Clase C

Iniciar

Inicialice al eje vacío;

Si todos los ejemplos de E tienen Lamême Clase C

Luego, etiqueta el parque Raíz; De lo contrario, si todos los atributos están vacíos

, entonces etiqueta Laracine por la clase mayoritaria en E;

, de lo contrario, el mejor atributo elegido en una etiqueta A;

el para –

para cualquier valor VDE A

construir una bandeja de tira por V;

Deja que AEV l conjunto de ejemplos como E (A) = V ;

Agregue el eje incorporado Parid3 (A- {A}, EAV, C);

FINPOUR

FINSINON

FINSINON

raíz de retorno;

final

Anteriorsomairescante

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