Классификация представляет собой логический процесс распределения любого множества (понятий, свойств, явлений, предметов) на категории (подмножества) разного уровня в зависимости от определенных признаков и выбранных методов деления.
Развитие товароведения, рациональная организация торговых процессов невозможны без систематизации товарной массы. Классификация, являясь составной частью товароведения, имеет большое теоретическое и практическое значение. В товароведении объектом классификации являются товары, их свойства, показатели качества, а также сырье и материалы для их производства, методы оценки качества, виды контроля качества и т. д.
Целью классификации является систематизация товаров, разработка правил и систем классификации, создание научной базы для управления ассортиментом и качеством.
Задачи классификации — разработка общих принципов классификации и конкретных классификаций отдельных групп товаров, а также гармонизация национальных систем классификаций с международными.
#6. Решение простой задачи бинарной классификации | Машинное обучение
Классификация товаров должна отвечать следующим требованиям:
- гарантировать полноту охвата всех видов производимой продукции;
- обеспечивать гибкость построения классификации и возможность ввода новых наименований товаров, не нарушая общей системы классификации;
- способствовать всестороннему изучению потребительских свойств товаров; учитывать возможные в изменения в ассортименте товаров;
- содействовать улучшению оперативной деятельности на всем пути продвижения товара на рынке;
- совершенствовать кодирование товаров с целью образования его краткого шифра.
Требования, предъявляемые к классификации товаров, определяют ее значение.
Значение классификации товаров заключается в следующем:
- классификация способствует упорядочиванию терминологии;
- классификация позволяет объединить в родственные группы большое количество товаров, это создает возможности
для систематизированного изучения товаров и для автоматизированной обработки информации; - классификация создает возможность изучить и оценить структуру, полноту и рациональность ассортимента товаров, способствует формированию и совершенствованию ассортимента товаров;
- классификация облегчает изучение потребительских свойств товаров, позволяет устанавливать оптимальный уровень этих свойств, а также определять требования к ним. От того, к какой группе относится то или иное изделие, предъявляемые к нему требования будут различны;
- классификация позволяет разработать групповые методы измерений и оценки потребительских свойств и качества
товаров; - группировка товаров по общности свойств служит основанием для разработки оптимальных методов упаковки, режимов хранения и транспортирования, соблюдения правил эксплуатации;
- классификация является базой для совершенствования системы стандартизации товаров;
- классификация требуется при подтверждении соответствия;
- классификация облегчает и ускоряет организацию торгово-оперативных процессов, определяет тип торговых предприятий,
способствует повышению качества торгового обслуживания; - классификация используется при организации товароснабжения;
- размещение товаров на складах и выкладка их в торговых залах магазинов также базируется на определенной классификации товаров;
- классификация способствует изучению покупательского спроса;
- классификация используется при составлении рекламных буклетов, каталогов, проспектов ярмарок и т. п.
Классификация видео для бизнеса
Статьи по теме
- Требования к составлению акта экспертизы
- Виды экспертизы
- Классификация экспертизы
- Отличительные особенности экспертизы
- Маркировка товаров
- Социологический метод
- Информация о продовольственных товарах
- Информация о непродовольственных товарах
- Общие требования к информации для потребителей
Источник: student-servis.ru
Задачи классификации
Задачи, в которых целевой столбец является категориальным, называются задачами классификации. Задачи двоичной классификации имеют две возможные категории, а именно «Да» и «Нет», тогда как задачи многоклассовой классификации имеют более двух возможных категорий.
Приведенные ниже примеры объясняют два типа задач классификации. В них также рассматриваются некоторые аспекты, касающиеся формулирования задач машинного обучения.
Пример двоичной классификации: отток клиентов
В данном примере компания предлагает модель, основанную на подписке. Были собраны данные обо всех бывших и нынешних клиентах. Клиенты были помечены как отменившие (отток) и не отменившие подписку.
В приведенной ниже таблице показаны собранные данные. Каждая строка содержит уникального клиента, а столбцы представляют различные признаки, описывающие этого клиента. Последний столбец — наша цель. Это двоичный столбец, который указывает, отменил ли клиент свою подписку («Да» или «Нет»).
Этот набор данных можно использовать для обучения алгоритма машинного обучения, позволяющего прогнозировать отток клиентов. Однако при таком подходе возникают некоторые проблемы.
- В наборе данных сравниваются новые и старые клиенты и отсутствует информация о том, отменят ли в будущем свою подписку клиенты, еще не отменившие ее.
- Новые клиенты могут иметь характеристики, которые указывают на вероятность их оттока (возможно, известно, что мужчины в возрасте двадцати лет, совершающие мало покупок в первый месяц, как правило, вскоре после этого отменяют свою подписку). Однако, поскольку эти клиенты являются новыми и еще не отменили свою подписку, алгоритм машинного обучения обучается, чтобы связывать эти характеристики с постоянными клиентами, которые не собираются отменять подписку.
Избежать этих проблем можно, если точно определить отток и подготовить набор данных для решения этой задачи. Понимание того, как точно и правильно формулировать бизнес-задачи, чтобы их можно было решать с помощью машинного обучения, приходит с опытом. Полезно ознакомиться с хорошими и плохими примерами того, как это делается, еще на начальном этапе изучения машинного обучения для решения бизнес-задач. Если нет уверенности в том, как правильно сформулировать бизнес-задачи для машинного обучения, следует рассмотреть включение интервала времени в определение бизнес-метрик. Эта стратегия часто помогает.
Включение фактора времени
Давайте рассмотрим включение фактора времени в формулировку задачи. Можно выяснить, какие клиенты откажутся от услуг в течение первых шести месяцев. Например, по поведению клиентов в течение первого месяца обслуживания можно спрогнозировать, уйдут ли они в течение первых шести месяцев. Таким образом, найден точный способ определения оттока клиентов, включающий интервал времени. Набор данных можно представить следующим образом:
В каждой строке указан клиент, но теперь таблица содержит только тех клиентов, которые пользовались подпиской не менее шести месяцев. По количеству покупок и суммарным расходам в течение первого месяца для каждого из этих клиентов можно спрогнозировать, откажутся ли они от подписки после шести месяцев. Причем для решения этой задачи не имеет значения, отказались ли они от подписки после первых шести месяцев. Целевой столбец показывает только, отменили ли клиенты свою подписку в течение первых шести месяцев.
В результате получился набор данных для обучения, в котором строки можно сравнивать друг с другом. После обучения модели с использованием этого набора данных можно взять любого нового клиента, который оформил подписку как минимум на один месяц, и на основе его поведения в течение первого месяца и нашей обученной модели спрогнозировать, отменит ли он свою подписку в течение первых шести месяцев.
Пример многоклассовой классификации: лепестки ириса
В данном примере приведены данные большой выборки цветов ириса. Для каждого цветка указаны длина и ширина его лепестков и чашелистиков, а также вид ириса, к которому он принадлежит. Задача состоит в том, чтобы в будущем, встретив новый цветок ириса, можно было определить его вид по длине и ширине его лепестков и чашелистиков.
Собранные данные можно передать алгоритму машинного обучения, который подберет функцию с учетом имеющихся данных. Эта функция поможет спрогнозировать вид ириса, основываясь на значениях остальных четырех переменных. Результатом является категория, полученная из дискретного набора категорий.
Примечание. В этом примере предполагается, что данные, на основе которых создаются прогнозы, в будущем будут статистически соответствовать данным, которые использовались для обучения алгоритма. Если в наборе данных для обучения присутствуют только три различных вида ирисов, то с помощью обученного алгоритма можно спрогнозировать цветки только этих видов. Нельзя ожидать, что алгоритм машинного обучения будет создавать прогнозы на основе моделей, распознаванию которых он не был обучен с помощью набора данных для обучения.
- Знакомство с Qlik AutoML
- Что такое AutoML
Подробнее
- Знакомство с Qlik AutoML
- Что такое AutoML
Помогла ли вам эта страница?
Источник: help.qlik.com
Зачем нужны классификации?
из великого множества альтернатив то, что нужно именно вам в текущий момент времени для решения конкретной проблемы.
Любая классификация – это возможность увидеть какую-то конкретную особенность исследуемого объекта и сравнить по этому же признаку с другими объектами.
У любого объекта в силу многомерности существующей реальности есть множество характеристик. По каждой такой характеристике можно подобрать аналоги существующему объекту или, наоборот, те, которые от него отличаются.
Например, мы ищем предметы для сна. Потому должны выделить из общего числа объектов те, которые могут быть использованы каким-то образом для повышения комфорта во время сна. Т.е. классифицируем по данному признаку
Получив данный набор, мы понимаем, что спектр очень большой, а мы хотим что-то конкретное для комфорта головы и шеи. Потому продолжаем полученную выборку классифицировать по признаку «обеспечение комфорта головы и шеи».
Одеяло – не подходит.
Матрац – больше нет, чем да.
Далее вы понимаете, подушек очень много разных, а вам нужна не просто подушка, а нужна подушка мягкая. Мягкость – это одно из свойств признака «жесткость» (жесткое/мягкое)
Соответственно, для решения задачи необходимо подобрать объекты, отнесенные по классификации по жесткости к группе мягких.
Выбрав из общего списка подушек мягкую, если больше никаких пожеланий к ней нет, можно остановиться. По факту же среди этих мягких подушек можно выделить ещё множество подгрупп по различным признакам (материал чехла, материал наполнителя, цена, бренд, форма, цвет,…).
Вот для этого нужны классификации:
Чтобы иметь возможность выбрать именно то, что вам нужно в данный конкретный момент. Если бы мы не прошли эти все классификации, то продавец в магазине на вопрос «о предметах для сна» мог бы выдать вам маску для глаз и был бы абсолютно прав, поскольку она является одним из предметов для повышения комфорта во время сна.
Определив для каждого объекта ключевые признаки, можно получить множество вариантов их группировки, что в дальнейшем позволит находить похожие по различным признакам товары и точнее попадать в желания клиента
Источник: shikov-as.ru