python数据分析与挖掘.docx
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2022-11-24
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经过 数据 探索 与数 据预处 理， 得到 了可 以直接 建模 的数 据。 根 据
挖掘 目标 和数 据形 式可以 建立 模型 ，包 括：分 类与 预测 、聚 类分析 、
关联 规则 、时 序模 式和偏 差检 测等 。
分类 与预 测
分类 和预 测是 预测 问题的 两种 主要 类型 ，分类 主要 是预 测分 类 标
号（ 离散 属性 ）， 而预测 主要 是建 立连 续值函 数模 型， 预测 给定自 变
量对 应的 因变 量的 值。
分 类
分类 是构 造一 个分 类模型 ，输 入样 本的 属性值 ，输 出对 应的 类
别， 将每 个样 本映 射到预 先定 义好 的类 别。分 类模 型建 立在 已有类 标
记的 数据 集上 ，模 型在已 有样 本上 的准 确率可 以方 便的 计算 ，所以 分
类属 于有 监督 的学 习。
分类 算法 分两 步： 第一步 是学 习， 通过 归纳分 析训 练样 本集 来 建
立分 类模 型得 到分 类规则 ；第 二步 是分 类，先 用已 知的 测试 样本集 评
估分 类规 则的 准确 率，如 果可 以接 受， 则用该 模型 对未 知标 号的待 测
样本 集进 行预 测。
预 测
预测 是指 建立 两种 或两种 以上 变量 间相 互依赖 的函 数模 型， 然 后
进行 预测 或控 制。
预测 模型 也分 两步 ，第一 步是 通过 训练 集建立 预测 属性 的函 数 模
型； 第二 步在 模型 通过检 验后 进行 预测 或控制 。
常 用 分 类 与 预 测 算 法
回归 分析 是确 定预 测属性 与其 他变 量间 相互依 赖的 定量 关系 最常用
的统 计学 方法 。包 括线性 回归 、非 线性 回归、 Logistic 回归 、岭 回
归、 主成 分回 归、 偏最小 二乘 回归 等模 型
决策 树采 用自 顶向 下的递 归方 式， 在内 部节点 进行 属性 值的 比较，
并根 据不 同的 属性 值从该 节点 向下 分支 ，最终 得到 的叶 节点 是学习
划分 的类
人工 神经 网 人工 神经 网络 是一 种模仿 大脑 神经 网络 结构和 功能 而建 立的 信息处
络 理系 统， 表示 神经 网络的 输入 与输 出变 量之间 关系 的模 型
贝叶 斯网 络又 称信 度网络 ，是 Bayes 方法的扩 展， 是目 前不 确定知
识表 达和 推理 领域 最有效 的理 论模 型之 一
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