数据挖掘：第四章分类与回归——数据集构成详解

在数据挖掘原理与实践的第四章PPT中，主要内容围绕数据集的构成和分类与回归的方法论展开。章节首先介绍了数据集的基本结构，其属性包括outlook（晴天、阴天、雨天）、temperature（热、温和、凉爽）、humidity（高、正常）、wind（弱、强）。这些属性是构建预测模型的基础。 在分类与回归这一部分，讲解了以下几个关键概念和方法： 1. 分类概述： - 定义了分类作为数据挖掘中的重要分析工具，目标是学习数据集，创建能够预测未知样本类别标签的模型。应用广泛，例如垃圾邮件检测、肿瘤诊断、星系分类和金融交易识别等。 - 区分了分类和回归，前者预测的是离散或标称属性（如邮件类别），后者预测的是连续属性（如营业额）。 2. 决策树分类、贝叶斯分类和K-最近邻分类： - 决策树是一种直观的分类方法，通过一系列特征划分来形成树状结构进行预测。 - 贝叶斯分类基于贝叶斯定理，通过先验概率和条件概率计算来做出预测。 - K-最近邻方法则是根据训练集中最相似样本的类别来预测新样本。 3. 集成学习方法： - 集成多个分类器以提高整体性能，如随机森林和梯度提升机等。 4. 回归分析： - 回归分析关注连续变量之间的关系，如预测客户在计算机设备上的消费，方法包括线性回归、非线性回归和逻辑回归。 5. 分类与聚类的区别： - 分类是监督学习，依赖于类标号，如判断贷款风险；而聚类是无监督学习，如市场细分，无需预先知道类别。 6. 分类过程： - 数据集被分为训练集和测试集，通过训练集学习分类模型，如决策树，然后在测试集上评估模型性能，最后应用于新的未知样本。 举例说明，以一个包含姓名、年龄、收入和贷款决策的数据集为例，展示了如何通过训练模型来预测贷款风险，这是一个典型的分类问题。在整个过程中，模型的构建、验证和应用都至关重要。 这一章节深入探讨了数据集构成以及在数据挖掘中如何运用分类和回归技术进行数据分析，为实际项目提供了实用的工具和策略。