Где можно почитать про методы сравнения алгоритмов анализа данных?

Question

[Michail]

Только начал изучать данную тему для НИР. Нужно рассмотреть алгоритмы и сравнить, для задачи принятия решений.
Подскажите пожалуйста материал по этой теме.
Зарастание благодарен.

Answer 1

[dmshar]

Уточните вопрос.,
"Алгоритмы анализа данных" вовсе не то же самое, что "алгоритмы принятия решений".
В свою очередь, анализ данных - весьма обширная область, включающая и Machine Learning, и Data Minimg, и статистические алгоритмы, и ставшие супермодными нынче нейронные сети. В каждом разделе по несколько десятков только основных алгоритмов.
Внутри одной группе алгоритмы можно сравнивать по области применимости, по вычислительной сложности, по мощности, по многим другим специальным параметрам.
Поэтому, если хотите более конкретного ответа - уточните, что именно вас интересует и как вы собрались эти алгоритмы сравнивать.

Comments

[Michail]

dmshar Извините что отвлекаю.
Допустим есть набор данных мы должны его проанализировать и потом принять решение.
Например есть набор данных по пациенту, и по результату анализа мы должны принять решение назначить ему доп. обследование или нет.
Какой же это раздел?

[dmshar]

За что мне нравиться работать с врачами - ну умеют-же они "однозначно" высказать свою мысль :-(
1. Если на дополнительное обследование вы посылаете пациента, тогда, когда уже поставили ему какой-то диагноз и надо что-то там уточнить, а не направляете, когда он по вашему мнению здоров - то это задача классификации (диагностики) в чистом виде. Решается любым из известных алгоритмов. От наивного Байеса до нейронных сетей. Самый громкий пример последнего времени - система диагностики онкозаболеваний на основе IBM Watson. Кстати, внутри там используется не один алгоритм, а много разных и в сложной комбинации.
2. Если на дополнительное обследование вы его направляете потому, что каких-то данных не хватает для именно для постановки диагноза - то эта задача тяготеет к алгоритмам классификации на основе деревьев решений.

Но и тут в каждом из случаев может быть куча подвариантов и, соответственно, алгоритмов. И что вы для этих алгоритмов собираетесь сравнивать - так и не стало понятно.

[Michail]

dmshar, ну не знаю, например сравнить точность. Не обязательно пример с врачами. Вообщем в вкратце я понял к чему вы клоните.
Не правильно я написал на счет задачи принятия решения.
Я просто хотел узнать где можно про это побольше почитать. Слишком много источников не знаешь откуда начать.

[dmshar]

Дело в том, что Data Science, в которой и изучаются алгоритмы, которыми вы интересуются, это не предмет для "быстрого" изучения. Это отдельная наука, достаточно развитая, с не простым аппаратом. За неделю-месяц- ее не осилишь, разве что какие-то какие-то формальные приемы или форматы вызовов соответствующих функций, без понимания почему и как оно на самом деле все устроено и уж тем более - без возможности глубокого сравнительного анализа (для НИР - как вы пишете).
Но чисто формально могу привести вот такую ссылку
https://ru.stackoverflow.com/questions/678970/
На любой вкус, начальную подготовку и ресурс времени на изучение. Посмотрите.

[Michail]

dmshar, Понятно. Просто сейчас в основном все темы как раз про это. Я только поступил в магистратуру, у нас только НИР-1, в ней нужно написать только материалы для подготовки, впереди еще 2 года.
Спасибо большое за ссылку!
Может тогда еще и тему посоветуете? :) Спасибо еще раз.

[dmshar]

Могу и посоветовать. Да вот только неплохо бы вашу специальность знать. Потому как тема для прикладной математики и тема для медстатистика несколько разными должны быть :-)

[Michail]

dmshar, направление информационные системы и технологии профиль информационно-аналитические и эргатические системы.

[dmshar]

Ну, если "информационно-аналитические....", тогда брите, например, что-то из области сентиментного анализа и/или семантической классификации текста. И интересно, и вполне реально и весьма перспективно.

[Michail]

dmshar, Спасибо за совет, обязательно почитаю про это.