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完整全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/76117310 【完整课程列表】 第1章 商务智能绪论(共81页).ppt 第2章 商务智能基础理论(共64页).ppt 第3章 数据仓库的概念与结构(共52页).ppt 第3章 数据仓库设计与开发(共100页).ppt 第4章 数据挖掘(共81页).ppt 第5章 数据预处理技术(共114页).ppt 第5章 数据预处理技术案例(共18页).ppt 第6章 OLAP 联机分析处理(共96页).ppt 第7章_数据挖掘常用算法-分类与预测-关联规则(共48页).ppt 第7章_数据挖掘常用算法-分类与预测-聚类分析(共62页).ppt 第7章_数据挖掘常用算法-分类与预测-决策树算法(共64页).ppt 第8章_商务智能综合案例分析(共26页).ppt 第8章_应用案例分析(共10页).ppt
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1
分类和预测
教学要求
知识要点 能力要求 相关知识点
分类算法原理
(1) 理解分类基本概念
(2) 了解分类技术分支
(3) 理解决策树分类基本原理与过程
(4) 掌握分类模型的评估方法
(1)分类基本概念
(2)决策树分类原理及过程
(3)分类模型的评估方法
决策树分类的
应用
(1) 掌握在BI中的应用和实施步骤。
(2) 理解决策树分类的应用
(1)决策树分类算法的应用
对离散数据的分类称为分类,对数值数据的分类称为
预测。
分类就是是利用一个分类函数(分类模型、分类器)
,该模型能把数据库中的数据影射到给定类别中的一
个。
分类
银行贷款员需要分析数据,来弄清哪些贷款申请者
是安全的,哪些是有风险的(将贷款申请者分为“安
全”和“有风险”两类)
我们需要构造一个分类器来预测类属编号,比如
预测顾客属类
预测
银行贷款员需要预测贷给某个顾客多少钱是安全的
构造一个预测器,预测一个连续值函数或有序值
,常用方法是回归分析
分类和预测---示例
5
分类
分类模型基本概念
决策树模型
决策树模型的应用
决策树模型的学习
分类模型的评估
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passionSnail
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