ان قواعد البيانات تحتوي على العديد من المعلومات المضمنة التي تستخدم في علمية اتخاذ القرار بشكل
ذكي. يعرف تنقيب البيانات بانه عملية الاستكشاف والتحليل التلقائي او شبه التلقائي لكميات كبيرة من
البيانات من اجل اكتشاف الانماط ذات المعنى. واحد من اهم اهداف تنقيب البيانات هو تخمين الاهداف
)مثل: التصنيف و الانحدار, و كشف الشذوذ اوالقيم المتطرفة بالبيانات(, المتحقق عن طريق استخدام
جزء من المتغيرات لتخمين واحد او اكثر من المتغيرات الاخرى. للتصنيف تطبيقات واسعة منها
)الكشف عن الاحتيال, التسويق, التنبأ بالاداء, التصنيع, والتشخيص الطبي( .
في هذه الورقة البحثية سوف نبدأ بتقديم الافكار الاساسية في التصنيف و سوف نتعلم التقنيات الاساسية
المستخدمة لتصنيف البيانات مثل )شجرة القرار وتصنيف بايزن(. وسوف نقوم بمسح المعايير
المستخدمة لتقييم ومقارنة مختلف المصنفات.عدة مقاييس للقياس الدقة سوف تقدم في هذا البحث
بالاضافة الى التقنيات المستخدمة للحصول على دقة موثوقة. الطريقة المهجنة التي استخدمت لزيادة
دقة المصنف سوف تعرض في نهاية الورقة البحثية.
الملخص الانجليزي
Databases are rich with unobserved information that can be used for intelligent decision making. Data mining is defined as an automatic or semi-automatic exploration and analysis of large quantities of data so as to discover meaningful patterns. One of the important goals of data mining is predictive objectives (e.g. classification, regression, anomalies/outliers detection), carried out by using a part of the variables to predict one or more of the other variables.
Classification has many applications including fraud detection, target marketing, manufacturing, performance prediction, and medical diagnosis.
In this paper, the main ideas of classification are introduced and the basic techniques of data classification, such as decision tree, and Bayesian classifiers, will be we learned and the paper survey the criteria that are used to evaluate and compare different classifiers. Several measures of accuracy are given as well as techniques for obtaining reliable accuracy. Hybrid theorem for increasing classifier accuracy are presented at the end of this paper.
عبير داود سلمان | Abeer dawood salman | 5887