《python数据分析与挖掘实战》第五章总结.docx

《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第五章总结的读书笔记 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢 《Python数据分析与挖掘实战》第五章重点讲述了数据建模的过程和常见方法，涵盖了分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等多个关键概念。在本章中，作者强调了数据建模在提取商业价值和提升企业竞争力中的重要作用。 分类与预测是数据建模中的基础任务。分类主要是基于已有类别的数据集建立模型，将新的观测值映射到预先定义的类别中，例如决策树、贝叶斯网络和支持向量机。预测则涉及建立连续值的函数模型，如回归分析，用于预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。在实际操作中，分类算法通常包含学习和分类两个步骤，而预测模型的实现也分为模型建立和预测验证两步。 回归分析在数据建模中扮演重要角色，线性回归是最基础的模型，适用于因变量与自变量呈线性关系的情况。非线性回归则处理非线性关系，包括逻辑回归，适用于因变量为二元变量的场景，如预测事件发生的概率。岭回归解决多重共线性问题，而主成分回归通过减少变量间的相关性优化模型。 决策树是一种直观且易于理解的分类工具，包括ID3、C4.5和CART算法。ID3算法利用信息增益选择属性，C4.5则引入信息增益率，处理连续属性，CART生成二叉决策树，能同时处理分类和回归问题。 在本章中，作者还提及了其他模型，如人工神经网络，它模拟生物神经网络结构，能处理复杂非线性问题；贝叶斯网络利用贝叶斯定理处理不确定性；支持向量机通过非线性映射实现线性可分，尤其适合小样本数据集。 《Python数据分析与挖掘实战》第五章深入浅出地介绍了数据建模的关键技术和应用场景，提供了理解和实践数据分析与挖掘的坚实基础。读者通过学习这一章，能够掌握多种模型的原理和实现，从而在实际工作中灵活运用，提升数据分析能力。