визуализаторы, при помощи которых нам удавалось интерпретировать результаты, полученные в результате работы соответствующих методов и алгоритмов. - Для деревьев решений это визуализатор дерева решений, список правил, таблица сопряженности.
- Для нейронных сетей в зависимости от инструмента это может быть топология сети, график изменения величины ошибки, демонстрирующий процесс обучения.
- Для карт Кохонена: карты входов, выходов, другие специфические карты.
- Для линейной регрессии в качестве визуализатора выступает линия регрессии.
- Для кластеризации: дендрограммы, диаграммы рассеивания.
- Диаграммы и графики рассеивания часто используются для оценки качества работы того или иного метода.
- Все эти способы визуального представления или отображения данных могут выполнять одну из функций:
- являются иллюстрацией построения модели (например, представление структуры (графа) нейронной сети);
- помогают интерпретировать полученный результат;
- являются средством оценки качества построенной модели;
- сочетают перечисленные выше функции (дерево решений, дендрограмма).
- Визуализация Data Mining моделей
- Первая функция (иллюстрация построения модели), по сути, является визуализацией Data Mining модели. Существует много различных способов представления моделей, но графическое ее представление дает пользователю максимальную "ценность". Пользователь, в большинстве случаев, не является специалистом в моделировании, чаще всего он эксперт в своей предметной области. Поэтому модель Data Mining должна быть представлена на наиболее естественном для него языке или, хотя бы, содержать минимальное количество различных математических и технических элементов.
- Таким образом, доступность является одной из основных характеристик модели Data Mining. Несмотря на это, существует и такой распространенный и наиболее простой способ представления модели, как "черный ящик". В этом случае пользователь не понимает поведения той модели, которой пользуется. Однако, несмотря на непонимание, он получает результат - выявленные закономерности. Классическим примером такой модели является модель нейронной сети.
- Другой способ представления модели - представление ее в интуитивном, понятном виде. В этом случае пользователь действительно может понимать то, что происходит "внутри" модели. Таким образом, можно обеспечить его непосредственное участие в процессе. Такие модели обеспечивают пользователю возможность обсуждать ее логику с коллегами, клиентами и другими пользователями, или объяснять ее.
- Понимание модели ведет к пониманию ее содержания. В результате понимания возрастает доверие к модели. Классическим примером является дерево решений. Построенное дерево решений действительно улучшает понимание модели, т.е. используемого инструмента Data Mining.
- Кроме понимания, такие модели обеспечивают пользователя возможностью взаимодействовать с моделью, задавать ей вопросы и получать ответы. Примером такого взаимодействия является средство "что, если". При помощи диалога "система-пользователь" пользователь может получить понимание модели.
- Примерами средств визуализации, при помощи которых можно оценить качество модели, являются диаграмма рассеивания, таблица сопряженности, график изменения величины ошибки.
Достарыңызбен бөлісу: |
