数据挖掘中的分类预测是什么

在数据挖掘中，分类预测是一种将数据集中的实例（instance）划分为不同类别（class）的任务。分类预测可以被视为监督学习问题的一种，其中数据集中的每个实例都有一个已知的类别标签，该标签用于训练分类器模型。分类器模型可以根据数据集中的已知实例，预测新实例所属的类别。

分类预测的目标是构建一个分类器模型，该模型能够将数据集中的实例划分为正确的类别。分类预测可以应用于许多领域，例如信用评级、医疗诊断、垃圾邮件过滤等。在这些领域，分类预测可以帮助自动化决策过程，并提高决策的准确性和效率。

常用的分类器模型包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。这些模型的选择取决于数据集的特征，以及分类预测的具体应用场景。