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来源: 发布时间:2023年12月21日

经验证明,有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定,因此,直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用,取得测试数据,觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。惠山区现代智能推荐风格

2:CARTCART也是一种决策树算法!相对于上着有条件实现一个节点下面有多个子树的多元分类,CART只是分类两个子树,这样实现起来稍稍简便些。所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。3:KNN(K Nearest Neighbours)这个很简单,就是看你周围的K个人(样本)中哪个类别的人占的多,哪个多,那我就是多的那个。实现起来就是对每个训练样本都计算与其相似度,是Top-K个训练样本出来,看这K个样本中哪个类别的多些,谁多跟谁。4:Naive Bayes(朴素贝叶斯NB)NB认为各个特征是的,谁也不关谁的事。所以一个样本(特征值的,比如“数据结构”出现2次,“文件”出现1次),可以通过对其所有出现特征在给定类别的概率相乘。比如“数据结构”出现在类1的概率为0.5,“文件”出现在类1的概率为0.3,则可认为其属于类1的概率为0.5*0.5*0.3。惠山区现代智能推荐风格遗传算法常用于优化神经元网络,能够解决其他技术难以解决的问题。

(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要一个的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分,一个用于模型训练,另一个用于模型测试。(6)评价模型。模型建立好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中,需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。

数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容: [3] 图1 数据挖掘的系统模型 [3]  (1)定义问题。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。比如,想提高电子信箱的利用率时,想做的可能是“提高用户使用率”,也可能是“提高一次用户使用的价值”,要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的,必须做出决定。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

挖掘层该层是数据挖掘系统的,该层的具体实现直接关系到整个系统的功能性和可扩展性。数据挖掘主要包括概念/ 类描述、关联规则分析、分类及预测、聚类分析、孤立点分析和演变分析等几种类型的模式的挖掘,针对各种类型的模式人们又都提出了多种不同的实现算法,对于一个特定的数据挖掘系统应该包括哪些类型的模式挖掘算法则要由该系统的开发目的及其面向的具体应用领域来决定。 [1] 为了提高系统的可扩展性,许多系统采用了组件技术来实现数据挖掘算法及其管理。当前比较成熟的组件技术主要有COM / DCOM、EJB / Java RMI和CORBA / IIOP,组件是指应用系统中可以明确辨识的、具有一定功能的构成模块,一个组件的典型结构包括组件接口和组件实现2 部分,组件接口和组件实现是相互分离的,只要在应用程序中保持统一的接口标准,就可以方便地在系统中加入或替换组件。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。盐城质量智能推荐设置

分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。惠山区现代智能推荐风格

决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则,通过一系列的规则对数据进行分类的过程,其表现形式是类似于树形结构的流程图。典型的算法是J.R.Quinlan于1986年提出的ID3算法,之后在ID3算法的基础上又提出了极其流行的C4.5算法。采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的,不需要长时间构造过程、描述简单,易于理解,分类速度快;缺点是很难基于多个变量组合发现规则。决策树法擅长处理非数值型数据,而且特别适合大规模的数据处理。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如,在申请中,要对申请的风险大小做出判断。惠山区现代智能推荐风格

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