Методы и модели решения задачи классификации данных. Методы классификации

В пособии рассмотрены базовые методы, применяемые для решения задачи классификации данных, а именно: логистическая регрессия, линейный дискриминантный анализ, опорные векторы, деревья решений. Алгоритмы методов классификации реализованы средствами языка и среды статистических вычислений R. В теоретическом разделе учебного пособия приведено краткое описание методов классификации, позволяющее понять их суть и особенности применения. Основное внимание в пособии уделено рассмотрению технологии (методики) решения задачи классификации в среде R. Приведено описание основных функций языка R, реализующих алгоритмы методов классификации. На сквозном примере рассматриваются вопросы идентификации, анализа точности и адекватности, сравнения и окончательного выбора модели классификатора. Предназначено для будущих бакалавров IV курса АВТФ, обучающихся по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.04 «Программная инженерия», и для магистрантов первого и второго года обучения – по направлениям 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.04.04 «Программная инженерия».