ক্লাসিফিকেশন (Classification)
ক্লাসিফিকেশন একটি ডেটা মাইনিং মেথড যা ডেটা ইনস্ট্যান্সের টিম মেম্বারশিপ প্রেডিক্ট করতে ব্যবহৃত হয়। ক্লাসিফিকেশনে, একটি টার্গেট ক্যাটাগরিক্যাল ভেরিয়েবল থাকে, যেমন ইনকাম ব্র্যাকেট। উদাহরণস্বরূপ, এটি তিনটি ক্লাস বা ক্যাটাগরিতে বিভক্ত হতে পারে: হাই ইনকাম, মিডিল ইনকাম, এবং লো ইনকাম।
ডেটা মাইনিং মডেল একটি বিশাল সেট রেকর্ড অ্যানালাইসিস করে, প্রতিটি রেকর্ড টার্গেট ভেরিয়েবল এবং ইনপুট বা প্রিডিক্টর ভেরিয়েবল সেটের ডেটা ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, টেবিলে প্রদত্ত ডেটা সেটের এক্সসার্প্ট বিবেচনা করুন।
ইনকাম ক্লাসিফাই করার জন্য ডেটা সেটের এক্সসার্প্ট
| Subject | Age | Gender | Occupation | Income Bracket |
|---|---|---|---|---|
| 001 | 47 | Female | Software engineer | High |
| 002 | 28 | Male | Consultant | Middle |
| 003 | 35 | Male | Unemployed | Low |
ধরা যাক গবেষক চান ডেটাবেসে না থাকা ব্যক্তিদের ইনকাম ব্র্যাকেট ক্যাটাগরাইজ করতে পারেন অন্য বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে যেগুলো সেই ব্যক্তির সাথে জড়িত, যেমন বয়স, জেন্ডার, এবং অকুপেশন। এই টাস্ক একটি ক্লাসিফিকেশন টাস্ক। এটি ডেটা মাইনিং মেথড ও টেকনিকের জন্য খুব ভালোভাবে উপযুক্ত।
অ্যালগরিদম প্রায় নিচেরভাবে কাজ করবে। প্রথমে, ডেটা সেট বিবেচনা করুন যাতে প্রিডিক্টর ভেরিয়েবল এবং (পূর্বে ক্লাসিফাইড) টার্গেট ভেরিয়েবল, ইনকাম ব্র্যাকেট, উভয় থাকে।
এই মেথডে, অ্যালগরিদম শেখে কোন ভেরিয়েবল কম্বিনেশন কোন ইনকাম ব্র্যাকেটের সাথে জড়িত। উদাহরণস্বরূপ, বয়স্ক ফিমেল হাই-ইনকাম ব্র্যাকেটের সাথে জড়িত হতে পারে। এই ডেটা সেটকে ট্রেনিং সেট বলা হয়।
ব্যবসা ও গবেষণায় ক্লাসিফিকেশন টাস্কের উদাহরণ:
নির্দিষ্ট একটি ক্রেডিট কার্ড ট্রানজ্যাকশন ফরডুলেন্ট কিনা সিদ্ধান্ত করা।
নির্দিষ্ট শর্তে একটি নতুন ক্যান্ডিডেটকে একটি নির্দিষ্ট ট্র্যাকে লোকেট করা।
মর্টগেজ অ্যাপ্লিকেশন ভালো বা খারাপ ক্রেডিট রিস্ক কিনা চেক করা।
নির্দিষ্ট একটি রোগ প্রদর্শিত হচ্ছে কিনা তদন্ত করা।
নির্দিষ্ট ফাইন্যানশিয়াল বা পারসোনাল আচরণ একটি সম্ভাব্য টেররিস্ট থ্রেট বোঝায় কিনা নির্ধারণ করা।
প্রেডিকশন (Predictions)
প্রেডিকশন ক্লাসিফিকেশনের সমান, ব্যতীত প্রেডিকশনে ফলাফল ভবিষ্যতে রিপ্রেজেন্টেড হয়।
ব্যবসা ও গবেষণায় প্রেডিকশন টাস্কের উদাহরণ:
তিন মাস পর স্টক ভ্যালু প্রেডিক্ট করা।
স্পিড লিমিট বেড়ালে আগামী বছর ট্রাফিক ডেথের পერსেন্টেজ বৃদ্ধি প্রেডিক্ট করা। এই ফলতে বেসবল ওয়ার্ল্ড সিরিজের জেতা প্রেডিক্ট করা, টিম স্ট্যাটিস্টিক্সের সিমিলারিটি ভিত্তিক।
ড্রাগ ডিসকভারিতে নির্দিষ্ট একটি মলিকিউল একটি ফायदेमন্দ নতুন ড্রাগ সৃষ্টি করবে কিনা ফার্মাসিউটিক্যাল অর্গানাইজেশনের জন্য প্রেডিক্ট করা।