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Modelado
Figura 7: Modelado
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Selección de la técnica de modelado
Tarea Escoger la técnica de modelado
Como primer paso en modelado, seleccionar la técnica de modelado real que está por ser usado. Aunque usted haya podido seleccionar una herramienta durante la fase de Comprensión del negocio, esta tarea se refiere a la técnica de modelado específico, por ejemplo, un árbol decisión construido con C4.5, o la generación de red neuronales Back-Propagación. Si múltiples técnicas son aplicadas, se realizan esta tarea separadamente para cada técnica.
Salida Técnicas de modelado
Documente la técnica de modelado real que está por ser usado.
Presunciones del modelado
Muchas técnicas de modelado hacen presunciones específicas sobre los datos -por ejemplo, que todos los atributos tengan distribuciones uniformes, no encontrar valores no permitidos, el atributo de clase debe ser simbólico, etc. Registrar cualquiera de tales presunciones hechas.
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Generación de la prueba de diseño
Tarea Generar la prueba de diseño
Antes de que nosotros en realidad construyamos un modelo, tenemos que generar un procedimiento o el mecanismo para probar la calidad y validez del modelo. Por ejemplo, en tareas de minería de datos supervisados como la clasificación, esto es común usar tasas de errores como medida de calidad para modelos de minería de datos. Por lo tanto, típicamente separamos el conjunto de datos en una serie y en un conjunto de prueba, construimos el modelo sobre el conjunto de series, y estimamos su calidad sobre el conjunto de prueba separado.
Salida Prueba de diseño
Describir el plan intencionado para el entrenamiento, la prueba, y la evaluación de los modelos. Un componente primario del plan determina como dividir un conjunto de datos disponible en datos de entrenamiento, datos de prueba, y conjunto de datos de validación.
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Construcción del modelo
Tarea Construir el modelo
Ejecutar la herramienta de modelado sobre el conjunto de datos preparados para crear uno o más modelos.
Salidas Parámetro de ajustes
Con cualquier herramienta de modelado, hay a menudo un gran número de parámetros que pueden ser ajustados. Listar los parámetros y sus valores escogidos, también con el razonamiento para elegir los parámetros de ajustes.
Modelos
Estos son los modelos reales producidos por la herramienta de modelado, no un informe.
Descripciones del modelo
Describir los modelos obtenidos. Informar sobre la interpretación de los modelos y documentar cualquier dificultad encontrada con sus significados.
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Evaluación del modelo
Tarea Evaluar el modelo
El ingeniero de minería de datos interpreta los modelos según su conocimiento de dominio, los criterios de éxitos de minería de datos, y el diseño de prueba deseado. El ingeniero de minería de datos juzga el éxito de la aplicación del modelado y descubre técnicas mas técnicamente; él se pone en contacto con analistas de negocio y expertos en el dominio luego para hablar de los resultados de la minería de datos en el contexto de negocio. Por favor note que esta tarea sólo se considera modelos, mientras que la fase de evaluación también toma en cuenta todos los otros resultados que fueron producidos en el curso del proyecto.
El ingeniero de minería de datos intenta clasificar los modelos. Él evalúa los modelos según los criterios de evaluación. Tanto como es posible, él también tiene en cuenta objetivos del negocio y criterios de éxito de negocio. En los grandes proyectos de minería de datos, el ingeniero de minería de datos aplica una sola técnica más de una vez, o genera resultados de minería de datos con varias técnicas diferentes. En esta tarea, él también compara todos los resultados según los criterios de evaluación.
Salida Evaluación de modelos
Resumir los resultados de esta tarea, listar las calidades de los modelos generados (por ejemplo, en términos de exactitud), y clasificar su calidad en relación con cada otro.
Parámetros de ajustes revisados
Según la evaluación del modelo, revise los parámetros de ajuste y témplelos para la siguiente corrida en la tarea de Construcción del Modelo. Repetir la construcción y evaluación del modelo hasta que crea que usted ha encontrado el/los mejor/es modelo/s. Documentar todo como las revisiones y las evaluaciones.
