商务智能：第4讲 - 决策树、贝叶斯与神经网络在分类预测中的应用

商务智能及其应用的第4讲主要探讨了分类与预测这一关键概念在信息技术中的应用。该讲义围绕以下几个核心内容展开： 1. 分类简介：分类是数据挖掘的重要组成部分，它旨在根据已有的特征将数据对象分配到预定义的类别中。分类的目标是创建一个分类器，也就是一个决策规则或模型，如决策树、贝叶斯方法或神经网络，它们可以根据输入的特征自动识别对象所属类别。 2. 决策树分类法：决策树是一种直观的分类工具，它通过一系列基于特征的条件判断来划分数据。每个内部节点代表一个特征，分支表示可能的结果，叶子节点则是类别。 3. 贝叶斯分类法：基于贝叶斯定理的概率统计方法，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。这种方法假设特征之间相互独立，适合处理高维数据，并被广泛应用在垃圾邮件过滤、文本分类等领域。 4. BP神经网络：多层前馈神经网络的一种，特别是Backpropagation (BP)算法用于训练，它模仿人脑神经元结构，通过调整权重来优化预测精度。适用于复杂的非线性分类问题。 5. 分类法的评估：评估分类器性能的关键在于测试其在未知数据上的表现。通常使用测试集来测量预测准确率，即正确分类的样本数占总测试样本的比例。同时，数据清理也很重要，包括噪声减少和缺失值处理，以提高模型的稳定性和有效性。 6. 模型构建流程：包括两个步骤：首先，使用训练数据构建分类模型，这通常涉及特征选择、特征工程以及选择合适的算法。然后，通过训练数据训练模型，形成如决策规则（如"IF Frank=‘professor’ OR years>6 THEN tenured=‘yes’")这样的分类器。 7. 预测与应用：一旦模型构建完成，就可以用它来对新的、未标记的数据进行预测，如Tom和Merlisa的数据示例，展示了如何用已训练的分类器来确定新个体的类别归属。 8. 数据清理与相关分析：数据质量直接影响模型的性能，因此在预处理阶段需要确保数据的完整性，通过平滑技术和填充缺失值来减少误差。此外，还需检查特征间的相关性，避免冗余信息，提升模型效率。 通过深入理解这些内容，企业可以更好地利用商务智能工具进行数据分类和预测，从而做出更明智的业务决策。在实际操作中，结合具体业务场景，选择适当的分类算法，对数据进行清洗和优化，将极大地提升企业的数据驱动决策能力。