분류 예제

직원들이 조직의 개인 데이터의 기밀성을 손상시키는 방식으로 전자 메일을 오용하는 것을 보는 것은 매우 일반적입니다. 한 가지 일반적인 예는 사용자가 민감한 문서를 개인 이메일 계정으로 전자 메일로 보내 집에서 작업하는 경우입니다. 이 상황을 설명할 수 있는 여러 가지 작업 종류가 있기 때문에 혼동될 수 있으며 영향을 받는 자산에 대해서도 좋은 논쟁이 있습니다. 작업이 하나만 있는 인시던트를 코딩할 때가장 적합한 단일 옵션을 찾는 것이 가장 좋습니다. 이 일상적인 사건의 분류는 매우 간단합니다. 이 예제의 액터는 일반적인 도둑(`비제휴`)으로 가정하지만 다른 다양한 외부, 내부자 또는 파트너일 수도 있습니다. 액션 버라이어티는 `도난`이며, 도둑이 직원 카드의 창을 박살낸 것을 포착하기 위해 `장애인 컨트롤`과 `개인 차량`의 위치를 기록했습니다. 물론 일부 분류에서는 한 종류의 쓰기만 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 허리케인 트랙 예측 방법에 대한 토론에서 는 메서드의 작동 방식에 따라 단계별로 프로세스에 대해 논의할 수 있습니다. 예를 들어, 사전에서 {This, 아니, 굉장하고, 나쁜, 농구}라는 단어를 벡터화하고 싶다면 “이것은 굉장하다”라는 텍스트를 벡터화하려고 하면 해당 텍스트의 다음과 같은 벡터 표현이 있습니다(1, 1, 0, 0, 1, 0) , 0). 가장 간단한 유형의 분류 문제는 이진 분류입니다. 이진 분류에서 대상 특성에는 높은 신용 등급 또는 낮은 신용 등급과 같은 두 가지 가능한 값이 있습니다.

다중 클래스 대상에는 낮은 값, 중간 값, 높음 또는 알 수 없는 신용 등급과 같은 두 개 이상의 값이 있습니다. 오픈 소스 도구는 훌륭하지만 대부분 기계 학습 에 대한 배경 지식이있는 사람들을 대상으로합니다. 또한 기계 학습 모델, 정리 및 큐레이트 데이터, 태그 교육 예제, 기능 엔지니어링 또는 부트스트랩 모델을 배포하고 확장하는 쉬운 방법을 제공하지 않습니다. “트루” 분류. 이 예에서 작가는 목성으로 분류되어야한다고 주장한다. 이것은 분류의 한 유형입니다; 다른 하나는 사물 컬렉션을 범주 또는 유형으로 나눕니다. 정확한 분류기는 전적으로 올바른 학습 데이터를 얻는 데 달려 있으며, 이는 예측하려는 결과를 가장 잘 나타내는 예제를 수집하는 것을 의미합니다. 채팅 대화의 의도를 예측하고 싶다고 가정해 보라고 가정해 보시고 싶습니다.

예측하려는 다양한 의도를 나타내는 채팅 대화를 식별하고 수집해야 합니다. 다른 유형의 데이터로 모델을 학습하는 경우 분류기는 좋지 못한 결과를 제공합니다. “분류 단락의 예는 무엇입니까?”.” 당신의 사전, n.d. 웹. 2019년 7월 14일. . 이 예제에서는 오라클 데이터 마이닝 샘플 프로그램 중 하나에서 만든 분류 모델 dt_sh_clas_sample을 사용합니다(Oracle 데이터 마이닝 관리자 가이드에 설명됨). 그림 5-1은 모델을 빌드하는 데 사용되는 사례 테이블에서 6개의 열과 10개의 행을 보여 주십습니다. 선호도 카드로 지출을 늘린 고객에게 목표값이 1로 할당되었습니다. 지출을 늘리지 않은 고객에게 는 0값이 할당되었습니다.


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