SEMMA数据挖掘方法论
时间: 2023-09-25 13:07:28 浏览: 73
SEMMA是一种常用的数据挖掘方法论,包括以下五个步骤:
1. Sample(抽样):从数据集中抽取一个样本集,以便更快地进行数据挖掘。
2. Explore(探索):对数据进行探索性分析,包括数据可视化、数据摘要等方法,以便更好地理解数据的特征、分布以及可能存在的关系。
3. Modify(修改):对数据进行清洗、标准化、缺失值填充等预处理操作,以便更好地准备数据进行模型训练。
4. Model(建模):选择适当的算法和模型架构,对数据进行训练,以便更好地预测目标变量或者分析数据。
5. Assess(评估):对模型进行评估,包括模型的精度、泛化能力、稳定性等指标,以便更好地选择最优模型并进行部署。
SEMMA方法论在数据挖掘中广泛应用,能够帮助数据分析人员更好地进行数据挖掘和分析,提高数据应用的质量和效率。
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