Форма модели интеллектуального анализа данных, создаваемая алгоритмом из предоставленных данных, может быть различной в зависимости от конкретной задачи и используемых алгоритмов. В общем случае, модель интеллектуального анализа данных представляет собой структуру или описание, которое содержит информацию о взаимосвязях и закономерностях в данных, а также о способах их использования для прогнозирования, классификации, кластеризации и других видов анализа данных. Одна из распространенных форм моделей интеллектуального анализа данных - это статистическая модель. Статистическая модель описывает вероятностные связи между переменными в данных и позволяет делать выводы о свойствах выборки, обобщить эти выводы на популяцию и использовать модель для прогнозирования будущих значений или классификации новых наблюдений. Например, модель линейной регрессии может быть использована для анализа зависимости одной переменной от других, а модель логистической регрессии - для классификации объектов на основе предоставленных данных. Другой формой модели интеллектуального анализа данных являются искусственные нейронные сети. Нейронные сети соединяют множество узлов, называемых нейронами, которые взаимодействуют друг с другом посредством передачи сигналов. Эти сети способны обучаться на основе предоставленных данных и использовать полученные знания для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, распознавание образов и прогнозирование. Модель нейронной сети состоит из архитектуры сети, включая количество и типы нейронов, и параметров, которые определяют веса связей между нейронами. Также моделью интеллектуального анализа данных может быть дерево принятия решений. Дерево принятия решений представляет собой структуру, в которой каждый узел представляет тест на разделение данных, а каждая ветвь - возможный результат этого теста. Такая модель позволяет классифицировать или прогнозировать данные, следуя последовательности тестов и конечному результату на листе дерева. Модель дерева принятия решений может быть создана алгоритмом на основе предоставленных данных путем выбора наиболее информативных признаков и определения лучшего теста на их основе. Кроме того, моделью интеллектуального анализа данных может быть алгоритм кластеризации. Кластеризация позволяет группировать объекты данных на основе их сходства, с целью выделения внутренних структур или паттернов. Алгоритм кластеризации может использовать различные метрики и методы для определения сходства между объектами и формирования различных кластеров. Моделью такого алгоритма является набор параметров, определяющих метрику и метод кластеризации, а также полученные кластеры. Другой пример модели интеллектуального анализа данных - это ассоциативные правила. Ассоциативные правила используются для поиска закономерностей и взаимосвязей между элементами в данных. Эти правила представляют собой выражения вида "Если Х, то Y", где Х и Y - это множество элементов данных. Модель ассоциативных правил содержит набор правил, полученных из предоставленных данных, а также показатели силы и уверенности этих правил. Кроме того, существуют и другие формы моделей интеллектуального анализа данных, такие как метод опорных векторов, случайные леса, генетические алгоритмы и многие другие. Некоторые модели могут быть комбинацией различных алгоритмов или использовать различные подходы к анализу данных. Например, в модели ансамбля, несколько моделей объединяются для получения более точных или устойчивых результатов. Все эти формы моделей интеллектуального анализа данных имеют свои преимущества и недостатки, а также свою область применения. Выбор конкретной модели зависит от задачи анализа данных, доступных ресурсов и требований к результатам. Как правило, для успешного применения модели интеллектуального анализа данных необходимо правильно выбрать и настроить модель, обучить ее на предоставленных данных и проверить ее результаты на новых или независимых данных.