Обучение по правилу ассоциации

Обучение ассоциативным правилам - это метод машинного обучения, используемый для анализа и интерпретации больших массивов данных. Он может использоваться для выявления взаимосвязей между элементами данных или элементами в наборе данных. Полученные правила ассоциации могут быть использованы для прогнозирования ненаблюдаемых событий или для выводов о невыявленных закономерностях в данных.

Обучение по ассоциативным правилам - это форма несамостоятельного обучения, что означает, что оно не требует никаких меток или ответов. Вместо этого алгоритм пытается найти закономерности и взаимосвязи на основе одних только данных. Эти закономерности затем используются для создания "правил", которые определяют частые ассоциации между элементами в наборе данных.

Затем эти правила могут быть использованы для прогнозирующего моделирования, кластеризации и классификации, например, для выявления моделей покупок клиентов, прогнозирования будущих покупок клиентов, сегментирования клиентов на группы и многих других задач. Кроме того, обучение правилам ассоциаций может использоваться и в других задачах добычи данных, таких как поисковые системы, обнаружение мошенничества с кредитными картами, сегментация рынка и веб-добыча.

По сравнению с другими методами машинного обучения, такими как нейронные сети, машины опорных векторов и деревья решений, обучение ассоциативным правилам считается простым для интерпретации. Это делает систему особенно полезной в ситуациях, когда важно понять принципы, лежащие в основе данных. Хотя для обучения правилам ассоциаций не требуется большого количества данных, их достаточно, чтобы найти интересные и значимые закономерности.

Поскольку компьютеры все чаще хранят и анализируют большие объемы данных, ожидается, что обучение ассоциативным правилам станет мощным инструментом для поиска данных и прогнозной аналитики.