Μέθοδοι Ταξινόμησης και Εφαρμογές
Creators: name: Αλεξανδρή, Ελευθερία Μαρία Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Μέθοδος ταξινόμησης
Μέτρα επίδοσης
Εφαρμογή σε πραγματικά δεδομένα
Classification method
Performance measures
Application on real data

description: Ο σημερινός κόσμος βασίζεται στα δεδομένα, τα οποία συχνά έχουν μεγάλο όγκο, είναι ποικίλα, αδόμητα και ταχέως μεταβαλλόμενα. Τέτοιων ειδών δεδομένα είναι δύσκολο να κατηγοριοποιηθούν. Ωστόσο, μεγάλο μέρος αυτών φέρει χρήσιμες πληροφορίες που η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση χρησιμοποιούν με σκοπό την ανάπτυξη της κοινωνίας. Η εξαγωγή των πληροφοριών και ο μετασχηματισμός τους σε μια κατανοητή δομή με χρήση ορισμένων ευφυών μεθόδων αποτελεί το γενικό στόχο μιας διαδικασίας που λέγεται Εξόρυξη Δεδομένων. Μία από αυτές τις μεθόδους είναι η Ταξινόμηση. Η Ταξινόμηση είναι μία διαδικασία επιβλεπόμενης μάθησης και δύο βασικές κατηγορίες της είναι η δυαδική, όπου το σύνολο δεδομένων κατηγοριοποιείται σε δύο κλάσεις, και η πολλαπλών κατηγοριών, όπου το σύνολο δεδομένων κατηγοριοποιείται σε πολλές κλάσεις με βάση κάποιους κανόνες κατηγοριοποίησης. Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η διερεύνηση πέντε από τους πιο ευρέως χρησιμοποιούμενους αλγορίθμους ταξινόμησης, της Λογιστικής Παλινδρόμησης, του Naive Bayes, των K-Κοντινότερων Γειτόνων, των Δέντρων Απόφασης και των Μηχανών Διανυσμάτων Υποστήριξης. Αφού εισάγονται οι έννοιες της Μηχανικής Μάθησης και της Ταξινόμησης ως διαδικασία Επιβλεπόμενης Μάθησης, μελετώνται η λογική, τα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα καθώς και οι κύριες εφαρμογές καθενός από τους πέντε παραπάνω αλγορίθμους. Ακόμη, παρουσιάζονται αναλυτικά οι τρόποι αξιολόγησης της απόδοσης των μοντέλων ταξινόμησης για την περίπτωση της δυαδικής και της πολλαπλών κατηγοριών ταξινόμησης και γίνεται εφαρμογή των μεθόδων ταξινόμησης αρχικά σε προσομοιωμένα σύνολα δεδομένων δύο και τριών κλάσεων από γνωστές κατανομές. Τέλος, οι αλγόριθμοι ταξινόμησης, με χρήση του στατιστικού προγράμματος RStudio και του πακέτου caret, εκπαιδεύονται και αξιολογούνται σε σύνολα πραγματικών δεδομένων από το UCI Machine Learning Repository, για την περίπτωση της δυαδικής ταξινόμησης και από την ΕΛΣΤΑΤ, για την περίπτωση της ταξινόμησης πολλαπλών κατηγοριών, με στόχο την εύρεση του μοντέλου ταξινόμησης με την καλύτερη απόδοση σε κάθε περίπτωση
description: Today's world is based on high-volume, diverse, unstructured and fast-changing data. Data of these kinds are difficult to categorize. Nonetheless, a lot of them contain useful information which is used by Artificial Intelligence and Machine Learning for society's development. The extraction of information and the transformation of it into a comprehensible structure using some intelligent methods is the overall objective of a process called Data Mining. One of these methods is Classification, a supervised learning task divided into binary classification, where the dataset is categorized into two distinct classes and multiclass classification where the dataset is categorized into multiple classes on the basis of some classification rules. The objective of the present master thesis is the investigation of five of the most popular Classification Algorithms in Machine Learning, Logistic Regression, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Trees and Support Vector Machines. The notions of Machine Learning and Classification as a supervised learning task are introduced and then, steps, advantages and disadvantages and some basic applications of each of these five algorithms are investigated. Additionally, evaluation techniques for binary and multiclass classification problems are presented in detail and the classification methods are first applied to simulated datasets with two and three classes from known distributions. Finally, the classification models, using the statistical software RStudio and caret package, are trained and tested to real data from UCI Machine Learning Repository, for the case of binary classification and from Greek Statistical Authority, for the case of multiclass classification, with the aim of finding the classification model that performs better for each case