杭州电科大数据挖掘实验：分类与预测实战

本次实验的主要目标是深入理解数据转换和分类预测在计算机科学中的重要性，特别是在数据挖掘领域。在杭州电子科技大学计算机学院的课程“数据仓库与数据挖掘”中，学生应宇杰在2021年12月8日进行了名为“分类和预测”的实践环节。 首先，实验强调了数据预处理的重要性。数据预处理是确保数据质量和挖掘结果质量的关键步骤，它涉及数据清理，如标准化格式、处理缺失值、去除重复和异常数据；数据集成，如纵向追加和横向合并，确保数据来源的一致性；数据归约，通过数据立方体、维消减等方法减少数据规模并保留关键特征；以及数据变换，对数据进行规格化处理，使其落在特定范围内。 实验中，学生需熟悉常见的预测模型，如决策树和朴素贝叶斯分类器，这两种方法是分类任务的基础，决策树通过树状结构直观展示决策规则，而朴素贝叶斯则是基于概率统计的简单但有效的分类方法。 性能评估是实验的核心部分，学生需学会运用混淆矩阵来量化预测结果。混淆矩阵展示了实际类别与预测类别之间的关系，通过计算TruePositive（真正例）、TrueNegative（真负例）、FalsePositive（假正例）和FalseNegative（假负例），可以得到精确率（Precision，查准率）和召回率（Recall，查全率）。这两个指标对于衡量模型的性能至关重要，精确率衡量的是预测结果中有多少是真正的，而召回率关注的是实际正例中被正确识别的比例。 实验要求学生能够实际操作分类算法，不仅理解其理论基础，还能在实践中应用，以便于解决实际问题。这有助于培养他们的数据分析技能，提高他们对数据驱动决策的理解，以及对不同预测模型的评估能力。 这次实验旨在通过实战操作，帮助学生掌握数据挖掘中数据预处理的关键步骤，理解分类模型的工作原理，以及如何有效地评估预测结果，为他们在计算机科学特别是数据科学领域的职业发展打下坚实的基础。