数据分析与挖掘：第5章分类与预测实战教程

资源摘要信息: "精品版基于MATLAB R语言 SAS SPSS软件的数据分析与挖掘实战完整课程PPT课件 第5章（共82页）挖掘建模之分类与预测" 知识点： 1. 数据分析与挖掘的基本概念 - 数据分析是从数据中提取有用信息并转化为可理解的形式的过程。 - 数据挖掘是从大量数据中寻找模式、关联、异常和有价值的未知信息的复杂过程。 2. 数据分析的软件工具 - MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。 - R语言是一种用于统计计算和图形表示的免费软件编程语言和软件环境。 - SAS（Statistical Analysis System）是一种用于高级数据分析、商业智能、预测建模和操作商业智能的软件。 - SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，适用于社会科学领域。 3. 分类与预测在数据挖掘中的作用 - 分类是一种监督学习方法，用于预测数据的离散类别。 - 预测是通过分析历史数据来估计未来趋势、行为或事件。 4. 挖掘建模的基本步骤 - 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 - 模型选择：根据数据的特性选择合适的分类或预测模型。 - 模型训练：使用训练数据集对选定的模型进行训练。 - 模型评估：通过测试数据集来评估模型的性能。 - 模型部署：将经过验证的模型应用到实际问题中。 5. 常用的分类算法 - 决策树：一种树状结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶节点代表一个类别。 - 随机森林：是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票或平均来提高预测准确性。 - 支持向量机（SVM）：是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。 - 逻辑回归：是一种广泛应用于统计学中的分类技术，可以用来预测事件发生的概率。 6. 常用的预测模型 - 线性回归：预测因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。 - 时间序列分析：用于分析时间序列数据，以预测未来点或未来趋势。 - 马尔可夫链：一种统计模型，表示系统状态随时间变化的可能转换。 - 神经网络：一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，常用于预测问题。 7. 模型评估指标 - 准确率（Accuracy）：正确预测的样本数与总样本数的比例。 - 精确率（Precision）：在被预测为正类的样本中，真正为正类的样本比例。 - 召回率（Recall）：在所有正类样本中，被正确预测为正类的样本比例。 - F1分数：精确率和召回率的调和平均值，用于衡量模型的综合性能。 8. 模型部署和持续优化 - 模型部署是指将训练好的模型集成到实际应用中，以便进行实时或批量的数据分析。 - 持续优化是指根据模型在实际应用中的表现进行调整和改进。 以上信息总结自提供的文件标题、描述及文件名称。这些知识点涵盖了数据分析与挖掘实战课程PPT课件第5章“挖掘建模之分类与预测”的主要教学内容。在实际学习和应用中，这些知识点构成了理论基础和实践指南，帮助学习者掌握使用MATLAB、R语言、SAS和SPSS软件进行数据分析与挖掘的技巧。