Методы принятия управленческих решений

Глава 7 394 Та б л и ц а 7 . 9 . С р а в н и т е л ь н ы й а н а л и з м е т о д о в D a t a M i n i n g п о о с н о в н ы м п а р а м е т р а м Алгоритм Точ- ность Масшта- бируе- мость Интер- претиру- емость Пригод- ность к исполь- зованию Тру- доем- кость Раз- носто- рон- ность Бы- стро- та Попу- ляр- ность, широта исполь- зования Классиче- ские мето- ды (линей- ная регрес- сия) Ней- траль- ная Высокая Высо- кая / ней- траль- ная Высо- кая Нейтральная Высо- кая Низкая Нейрон- ные сети Высо- кая Низкая Ней- траль- ная Низ- кая Очень низ- кая Низкая Методы визуализа- ции Высо- кая Очень низкая Высокая Очень высо- кая Низ- кая Чрез- вы- чайно низ- кая Высо- кая/ Ней- траль- ная Деревья решений Низкая Высокая Высо- кая/ ней- траль- ная Высо- кая Высо- кая Высокая/ней- тральная Полино- минальные нейронные сети Высо- кая Ней- траль- ная Низкая Высо- кая/ ней- траль- ная Ней- траль- ная/ низ- кая Ней- траль- ная Низ- кая/ ней- траль- ная Ней- траль- ная Как видно из рассмотренной таблицы, каждый из методов имеет свои сильные и слабые стороны. Но ни один метод, какой бы ни была его оценка с точки зрения присущих ему характеристик, не может обеспе- чить решение всего спектра задач «Data Mining». Большинство инстру- ментов «Data Mining», предлагаемых на рынке программного обеспе- чения, реализуют сразу несколько методов, например, деревья реше- ний, индукцию правил и визуализацию. Исходя из проведенного срав- нительного анализа сделаем вывод о том, что наиболее эффективным методом по заданным в анализе характеристикам, при реализации тех-