数据挖掘:第四章——模型建立与分类算法详解
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更新于2024-08-13
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在第四章的PPT中,讲解的是数据挖掘中的一个重要环节——分类过程,特别是建立模型阶段。分类在数据挖掘中占据核心位置,它是通过学习数据集来创建预测模型,用于预测新样本所属的类别。这一章详细介绍了几种常见的分类方法:
1. 决策树分类:这是一种直观的模型,它基于一系列的规则或条件(如“如果年龄是年轻人且收入低,则贷款决策为风险”),将数据划分到不同的类别。
2. 贝叶斯分类:基于贝叶斯定理的概率模型,通过计算先验概率和后验概率来进行分类。例如,根据年龄和收入的联合概率来判断贷款风险。
3. K-最近邻分类:基于实例的学习方法,根据新样本与训练集中最相似的K个样本的类别,多数投票决定新样本的分类。
4. 集成学习方法:如随机森林或梯度提升机,通过组合多个基础模型的预测结果来提高分类性能。
5. 回归方法:虽然章节标题提到回归,但在分类章节中,回归通常用于对比,它是对连续值的预测,与分类任务有所不同。
分类过程分为几个步骤:
- 数据预处理:首先,将数据集划分为训练集和测试集,以便评估模型的泛化能力。
- 模型训练:使用训练集,利用决策树、规则或概率模型构建分类器。
- 模型评估:对测试集应用模型,计算准确率、召回率等指标,评估模型性能。
- 模型应用:选择表现良好的模型,用于对新的未知样本进行分类,如决定贷款是否安全。
分类与回归的主要区别在于输出类型:分类的输出是离散的类别标签(如“risky”或“safe”),而回归的输出是连续数值。例如,区分贷款违约与非违约属于分类问题,而预测顾客未来的消费金额则是回归任务。
分类与聚类的另一个关键区别在于是否依赖于类别标签:分类是监督学习,依赖已知的类别信息;而聚类是无监督学习,根据数据本身的内在结构进行分组,无需预先知道类别。
第四章的PPT深入探讨了数据挖掘中分类的重要性和实施步骤,展示了如何通过多种算法和技术有效地解决实际问题。这为理解和实践数据挖掘提供了坚实的基础。
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白宇翰
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