《数据挖掘》之分类和预测(ppt 37页)
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一、分类 VS. 预测
二、分类和预测---示例
三、数据分类——一个两步过程 (1)
四、数据分类——一个两步过程 (2)
五、数据预测的两步过程
六、准备分类和预测的数据
七、比较分类方法
八、用决策树归纳分类 (1)
九、用决策树归纳分类 (2)
十、决策树归纳策略 (1)
十一、决策树归纳策略 (2)
十二、属性选择度量
十三、信息增益 (1)
十四、信息增益 (2)
……
《数据挖掘》之分类和预测内容提要:
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
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