
shegenn Ред. 11.01.2023
Оценка качества признакового пространства и методология научного познания
Общеизвестно, что вопрос о выборе признаков при построении классификационного правила в задачах Data Mining (DM) и Big Data (BD), является одним из важнейших. В то же время, этот выбор, как правило, осуществляется в рамках общей, достаточно известной модели познания, хотя это не всегда осознается. При этом выбор системы признаков для описания объектов напрямую влияет на качество обучающей выборки (ОВ). Активное применение методов DM и BD ставит новые вопросы, касающиеся того, правильно ли понимаются их возможности и что может быть в них улучшено с точки зрения научного познания.
Цель исследования: в рамках методологии научного познания предложить оценку качества ОВ и соответствующего признакового пространства. Это позволит повысить эффективность применения методов DM и BD как специалистами в этой области, так и широкими кругами профессионалов в различных других областях, которым необходим интеллектуальный анализ эмпирических данных.