数据挖掘：分类回归树节点停止选项详解

在《分类回归树节点停止选项 - 数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》一书中，作者元昌安、邓松、李文敬和刘海涛详细探讨了数据挖掘的相关理论和技术在实际应用中的关键要素。章节中着重讲解了构建分类回归树时的节点停止选项，这些选项对于限制树的复杂度和防止过拟合至关重要。 节点停止选项主要包括设置最小分支数目和两个百分比或绝对值的阈值。最小分支数目是为了避免过度细化导致的冗余子群，确保每个子节点有足够的样本支持其有效性。"父分支（%）中的最小记录数"参数则确保分割不会发生在父节点记录数量过少的情况下，而"子分支（%）中的最小记录数"则防止每个新生成的分支都过于稀疏。使用百分比方式，用户可以指定以训练集的一定比例作为停止标准，这更具灵活性；而使用绝对值则是直接设定具体的记录数门槛。 书中举了著名的"啤酒尿布"案例，说明数据挖掘在商业决策中的实用价值。通过挖掘数据中的模式和关联，商家能够洞察消费者的购买行为，如加州超市通过分析数据发现啤酒与婴儿尿布之间的销售关联，进而调整商品布局，提升销售额。 数据挖掘的定义被从技术、商业角度进行了阐述。技术定义强调了从大量数据中发现隐含信息的过程，区别于信息检索的预定义规则。商业定义则将数据挖掘视为一种帮助企业发掘规律、预测未来的工具，通过对客户资料的挖掘，识别出购买电脑客户的共同特征，以便制定更有针对性的市场策略。 此外，书中还回顾了数据挖掘的历史发展，包括1989年IJCAI会议上关于数据库知识发现的讨论，以及随后的KDD（Knowledge Discovery in Databases）专题活动，这些都展示了数据挖掘作为一个不断演进的领域，随着技术进步，其在商业和社会各方面的应用越来越广泛。在实际操作中，例如使用SPSS软件中的Clementine工具进行分类回归树建模，这些停止选项的设置对于优化模型性能和提高预测准确性至关重要。