Data Mining – Klassifikation

Klassifikation ist ein wichtiges Data Mining-Verfahren, das dazu verwendet wird, Daten in verschiedene Kategorien oder Klassen einzuteilen. Das Ziel der Klassifikation ist es, anhand bekannter Merkmale eines Datensatzes die zugehörige Klasse vorherzusagen.

Es gibt verschiedene Arten von Klassifikationsverfahren, die je nach Anwendungsfall und Datenset gewählt werden können. Einige bekannte Klassifikationsverfahren sind:

1. Entscheidungsbaum-Analyse: Dies ist ein Verfahren, bei dem ein Baumstruktur erstellt wird, um die Entscheidungen zu treffen, die zur Klassifizierung eines Datensatzes erforderlich sind.
2. Naive Bayes-Klassifikation: Dies ist ein Verfahren, bei dem die Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Klassen anhand der Merkmale eines Datensatzes berechnet werden.
3. Support Vector Machines (SVMs): Dies ist ein Verfahren, bei dem eine Trennfläche (engl. hyperplane) gefunden wird, die die verschiedenen Klassen möglichst gut trennt.
4. k-nächste Nachbarn (k-NN): Dies ist ein Verfahren, bei dem die Klasse eines Datensatzes anhand der Klassen seiner k nächsten Nachbarn vorhergesagt wird.
5. Neural Networks: Ein Verfahren bei dem ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen trainiert wird, um eine Klasse eines Datensatzes vorherzusagen.

Ein wichtiger Bestandteil der Klassifikation ist die Validierung der Ergebnisse. Hierfür gibt es verschiedene Methoden, wie z.B. die Verwendung von Testdaten, die nicht zur Erstellung des Klassifikationsmodells verwendet wurden, oder die Cross-Validation.

Ein weiteres wichtiges Konzept in der Klassifikation ist die Balance zwischen der Genauigkeit und der Sensitivität. Genauigkeit beschreibt wie oft das Modell die richtige Klasse vorhersagt. Sensitivität beschreibt wie oft das Modell eine bestimmte Klasse erkennt. Ein Modell mit hoher Genauigkeit und niedriger Sensitivität erkennt viele positive Fälle nicht, während ein Modell mit niedriger Genauigkeit und hoher Sensitivität viele falsche positive Fälle hat.