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分類是用于識(shí)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(jī)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(cè)，選擇用何種算法。這時(shí)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(jì)算機(jī)是無法知道如何分類數(shù)據(jù)的。
第二步，準(zhǔn)備模型數(shù)據(jù)集，例子中的模型數(shù)據(jù)集就是1000個(gè)會(huì)員數(shù)據(jù)。通常的做法是將模型集分成訓(xùn)練集和檢驗(yàn)集，比如從1000個(gè)會(huì)員數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取700個(gè)作為訓(xùn)練集，剩下300個(gè)作為檢驗(yàn)集。
第三步，用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集填充模型，這個(gè)過程是對(duì)模型進(jìn)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(duì)新加入的會(huì)員事例進(jìn)行分類了。由于時(shí)效性，模型內(nèi)容要經(jīng)常更新，比如十年前會(huì)員的消費(fèi)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(cè)現(xiàn)在的會(huì)員是否會(huì)購買自行車是不合適的，所以要按時(shí)使用新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型。
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