style="font-size:15px;"> В целом, выбор между статистическим анализом и машинным обучением зависит от специфики задачи, доступных данных и целей исследования. Важно помнить, что эти подходы могут дополнять друг друга и быть использованы совместно для достижения лучших результатов.
Задачи, решаемые с помощью анализа табличных данных
Анализ табличных данных с использованием машинного обучения позволяет решать различные задачи, такие как:
Регрессия – предсказание непрерывной переменной на основе входных данных.
Примеры: прогнозирование цен на жилье, автомобилей или акций и т.п.
Вот пример табличных данных, используемых для регрессии цен на автомобили:
В этом примере каждая строка представляет автомобиль, а столбцы содержат информацию о его марке, модели, годе выпуска, пробеге, типе топлива, литраже двигателя, мощности двигателя и цене.
Цель – предсказать цену автомобиля на основе его характеристик, например, для оценки стоимости при продаже или покупке. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически предсказывает цену автомобиля на основе его характеристик.
Классификация – определение категории или класса объекта на основе входных данных.
Примеры: определение кредитного риска, диагностика заболеваний или фильтрация спама.
Вот пример табличных данных, используемых для классификации диагнозов пациентов:
В этом примере каждая строка представляет пациента, а столбцы содержат информацию о его поле, возрасте, симптомах и диагнозе.
Цель – определить диагноз пациента на основе симптомов, например, для правильного назначения лечения. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически классифицирует диагноз пациента на основе его симптомов.
Кластеризация – группировка объектов на основе их схожести или близости друг к другу.
Примеры: сегментация клиентов, выявление аномалий в данных и т.п.
Вот пример табличных данных, используемых для кластеризации клиентов:
В этом примере каждая строка представляет клиента, а столбцы содержат информацию о его поле, возрасте, доходе и количестве покупок.
Цель – разбить клиентов на группы на основе их схожести, например, для улучшения маркетинговых кампаний или персонализированного обслуживания. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически разбивает клиентов на группы (кластеры) на основе их характеристик.
Ранжирование – упорядочивание объектов по определенному критерию или степени предпочтения.
Примеры: рекомендательные системы, поисковые движки или оценка релевантности
