資料介紹
分類是用于識別什么樣的事務(wù)屬于哪一類的方法,可用于分類的算法有決策樹、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等等。
數(shù)據(jù)挖掘的一般流程
第一步,建立模型,確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入,哪些是用于預(yù)測,選擇用何種算法。這時建立的模型內(nèi)容是空的,在模型沒有經(jīng)過訓(xùn)練之前,計算機是無法知道如何分類數(shù)據(jù)的。
第二步,準備模型數(shù)據(jù)集,例子中的模型數(shù)據(jù)集就是1000個會員數(shù)據(jù)。通常的做法是將模型集分成訓(xùn)練集和檢驗集,比如從1000個會員數(shù)據(jù)中隨機抽取700個作為訓(xùn)練集,剩下300個作為檢驗集。
第三步,用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集填充模型,這個過程是對模型進行訓(xùn)練,模型訓(xùn)練后就有分類的內(nèi)容了,像例子圖中的樹狀結(jié)構(gòu)那樣,然后模型就可以對新加入的會員事例進行分類了。由于時效性,模型內(nèi)容要經(jīng)常更新,比如十年前會員的消費模式與現(xiàn)在有很大的差異,如果用十年前數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的模型來預(yù)測現(xiàn)在的會員是否會購買自行車是不合適的,所以要按時使用新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型。
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