隠れたパターン

-分類プロセスの概要- 分類とは、データをカテゴリやグループに整理し、ラベル付けするプロセスです。データ分類は、ビジネスインテリジェンス、機械学習、データマネジメントなどの分野で重要な役割を果たします。 分類プロセスは一般的に、データ収集、データクリーニング、データ変換、特徴抽出、モデル構築の段階から構成されます。データ収集では、関連するデータをさまざまなソースから集めます。データクリーニングでは、欠損値や重複値などのノイズやエラーを取り除きます。データ変換では、データをモデルに適合した形式に変換します。特徴抽出では、分類に関連するデータの重要な側面を特定します。最後に、モデル構築では、抽出された特徴を使用してデータ分類のためのモデルを構築します。