Современные тенденции в построении моделей данных многомерных информационных систем с использованием методов классификации

Аннотация

Данное исследование посвящено современным тенденциям в построении моделей многомерных информационных систем с использованием методов классификации. Было определено, что в построении таких моделей предварительная обработка данных является важным этапом с помощью, которого можно решить задачу редукции данных, также достичь оптимальной классификации данных. Для проведения исследования была выбрана база данных об успеваемости студентов технического университета программы бакалавриата. Полученная база данных использовалась для сравнения моделей классификации CART, LDA, SVM, KNN и RF с применением программного обеспечения Rstudio. В данной работе отмечено, что одной из современных тенденций в построении моделей данных многомерных информационных систем является использование ансамблей классификаторов, которые объединяют несколько моделей или алгоритмов классфикации для достижения более точных и надежных результатов. Путем сравнения полученных результатов классификации можно определить, насколько прогнозы, полученные с помощью двух разных алгоритмов, коррелируют друг с другом. В целом, современные методы классификации стремятся улучшить точность и эффективность классификации, адаптироваться к различным типам данных и структурам, а также расширить возможности использования данных моделей в реальных приложениях. В исследовании предполагается, что с учетом развития технологий и роста объемов данных дальнейшее развитие методов классификации будет продолжаться.