J. Этап 8. Коррекция и обновление модели

I. Этап 7. Применение модели

H. Этап 6. Выбор модели

Если в результате моделирования нами было построено несколько различных моделей, то на основании их оценки мы можем осуществить выбор лучшей из них. В ходе проверки и оценки различных моделей на основании их характеристик, а также с учетом мнения экспертов, следует выбор наилучшей. Достаточно часто это оказывается непростой задачей.

Основные характеристики модели, которые определяют ее выбор, - это точность модели и эффективность работы алгоритма.

В некоторых программных продуктах реализован ряд методов, разработанных для выбора модели. Многие из них основаны на так называемой "конкурентной оценке моделей", которая состоит в применении различных моделей к одному и тому же набору данных и последующем сравнении их характеристик.

После тестирования, оценки и выбора модели следует этап применения модели. На этом этапе выбранная модель используется применительно к новым данным с целью решения задач, поставленных в начале процесса Data Mining. Для классификационных и прогнозирующих моделей на этом этапе прогнозируется целевой (выходной) атрибут.

По прошествии определенного установленного промежутка времени с момента начала использования модели Data Mining следует проанализировать полученные результаты и определить, действительно ли она "успешна" или же возникли проблемы и сложности в ее использовании.

Однако даже если модель с успехом используется, ее не следует считать абсолютно верной на все времена. Дело в том, что необходимо периодически оценивать адекватность модели набору данных, а также текущей ситуации (следует учитывать возможность изменения внешних факторов). Даже самая точная модель со временем перестает быть таковой. Для того чтобы построенная модель выполняла свою функцию, следует работать над ее коррекцией (улучшением). При появлении новых данных требуется повторное обучение модели. Этот процесс называют обновлением модели. Работы, проводимые с моделью на этом этапе, также называют контролем и сопровождением модели.

Существует много причин, требующих обучить модель заново, т.е. обновить ее, чтобы отразить определенные изменения. Основными причинами являются следующие:

Ø изменились входящие данные или их поведение;

Ø появились дополнительные данные для обучения;

Ø изменились требования к форме и количеству выходных данных;

Ø изменились цели, которые повлияли на критерии принятия решений;

Ø изменилось внешнее окружение или среда (макроэкономика, политическая ситуация, научно-технический прогресс, появление новых конкурентов и товаров и т.д.).

Эти причины могут обесценить допущения и исходную информацию, на которых основывалась модель при построении. Например, наше правило:

"Если ДОХОД>20 и СЕМЕЙНОЕ ПОЛОЖЕНИЕ = "married", то класс "1"

могло успешно работать на протяжении какого-то периода, но затем, например, в силу инфляции в стране, модель должна быть скорректирована. В результате рассматриваемое правило может выглядеть таким образом:

"Если ДОХОД>30 и СЕМЕЙНОЕ ПОЛОЖЕНИЕ = "married", то класс "1".

Дата добавления: 2014-01-11