Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

58 Описанные действия, в рамках стадии свободного поиска, выполняются при помощи:  индукции правил условной логики (задачи классификации и кластеризации, описание в компактной форме близких или схо- жих групп объектов);  индукции правил ассоциативной логики (задачи ассоциа- ции и последовательности и извлекаемая при их помощи информа- ция);  определения трендов и колебаний (исходный этап задачи прогнозирования). На стадии свободного поиска также должна осуществляться валидация закономерностей, т.е. проверка их достоверности на час- ти данных, которые не принимали участия в формировании зако- номерностей. Такой прием разделения данных на обучающее и проверочное множество часто используется в методах нейронных сетей и деревьев решений и будет описан в соответствующих лек- циях. Прогностическое моделирование (Predictive Modeling) Стадия 2 Data Mining – прогностическое моделирование – использует результаты работы стадии 1. Здесь обнаруженные закономерности используются непосредственно для прогнозиро- вания. Прогностическое моделирование включает:  предсказание неизвестных значений (outcome prediction);  прогнозирование развития процессов (forecasting). В процессе прогностического моделирования решаются за- дачи классификации и прогнозирования. При решении задачи классификации результаты работы ста- дии 1 (индукции правил) используются для отнесения нового