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《数据挖掘》之分类和预测

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分类和预测

分类 VS. 预测

 分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描

述重要数据类或预测未来的数据趋势的模型

 分类：

 预测类对象的分类标号（或离散值）

 根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据

，并用来分类新数据

 预测：

 建立连续函数值模型

 比如预测空缺值，或者预测顾客在计算机设备上的花费

 典型应用

 欺诈检测、市场定位、性能预测、医疗诊断

分类和预测---示例

 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

数据分类——一个两步过程 (1)

 第一步，也成为学习步，目标是建立描述预先定义的

数据类或概念集的分类器

 分类算法通过分析或从训练集“学习”来构造分类器。

 训练集由数据库元组（用n维属性向量表示）和他们相

对应的类编号组成；假定每个元组属于一个预定义的类

 训练元组：训练数据集中的单个元组

 学习模型可以用分类规则、决策树或数学公式的形式提

供

数据分类——一个两步过程 (2)

 第二步，使用模型，对将来的或未知的对象进行分类

 首先评估模型的预测准确率

 对每个测试样本，将已知的类标号和该样本的学习模型类预测

比较

 模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测试样本的

百分比

 测试集要独立于训练样本集，否则会出现“过分拟合”的情况

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