分类模型英文PPT
KANO模型及其应用 ppt课件
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KANO模型解析-1
顾客满意度
高
C、兴奋型需求 （魅力质量） 低
B、期望型需求 （一元质量）
质量需求 高
A、基本型需求 （理所当然质量）
低
在图中，纵轴代表客户满意度，自下而上代表满意度越高； 横轴代表质量需求，自左到右代表质量越高。
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KANO模型解析-2
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内容要点
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KANO模型的启示
质量不止是一面，并且不同的质量需求对顾客满意度
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的影响也不尽相同；
面对相同的客群（即同样的基本型需求），竞争品牌
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间容易出现同质化的产品与服务；
单凭某些期望型需求的优势，已经很难取得长久的发
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展，竞争对手只要改进自身条件，就随时有可能被超
越；
A、基本型需求（理所当然质量）
客户认为产品“必须有”的属性或功能，是最基本需求的满足。
特点：当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意； 当其特性充足（满足顾客需求）时，顾客认为是应该的， 无所谓满意不满意，充其量也就是满意。
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KANO模型解析-3
B、期望型需求（一元质量）
要求提供的产品或服务比较优秀，但并不是“必须”的产品属性
节能
手机远程操控
制冷效果
基本功能
制冷效果
期望功能
节能 除湿
魅力功能
净化空气 远程操控
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KAN0模型应用示例-2-1
酒店服务
A、基本型需求（理所当然质量）
比如酒店必须要有清洁的床单、正常工作的房卡、账单无差错、安全等。
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分类模型
2018/11/28
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二、分类模型
分类任务的输入数据是记录的集合。每条记录也称实例或者样例，用元 组（x, y）表示，其中x是属性的集合，而y是一个特殊的属性，指出样例 的类标号（也成为分类属性或目标属性）。
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二类问题的混淆矩阵
预测的类 类=1
实际的类 类=1 类=0
类=0
f11 f01
f10 f00
表中每个表项 fij 表示实际类标号为 i 但是被预测为类 j 的记 录数。被分类模型正确预测的样本总数是 f11 f00 ，而被错误 预测的样本总数是 f10 f 01 。
• 定义2：文档检索系统的查全率，是检索出的相关文档数 与数据库中总的相关文档数之比，即分子是检索出的属于 C1的文档数，分母是检索出的属于C1的文档数与漏报的 文档数之和。
2018/11/28
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查准率和查全率
• 假设一个图像数据库包含200张用户感兴趣的日落图像，用户希望能 与查询图像匹配。假设系统检索出200个相关图像中的150幅以及另 外100幅欧诺个户不感兴趣的图像。 这次检索（分类）的查准率是：150/250=60% 查全率是：150/200=75%
2018/11/28
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分类（classification
通过学习得到一个目标函数（target function） ， 也成为分类模型 （classification model），把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。
目的： 1、描述性建模 分类模型可以作为解释性的工具，用于区分不同类中的对象。 2、预测性建模 分类模型还可以用于预测未知记录的类标号。
logistic回归分析PPT优秀课件
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logistic回归:不仅适用于病因学分析，也可用于其他方面的研究，研 究某个二分类（或无序及有序多分类）目标变量与有关因素的关 系。
logistic回归的分类： （1）二分类资料logistic回归： 因变量为两分类变量的资料，可用
非条件logistic回归和条件logistic回归进行分析。非条件logistic回 归多用于非配比病例-对照研究或队列研究资料，条件logistic回归 多用于配对或配比资料。 （2）多分类资料logistic回归： 因变量为多项分类的资料，可用多 项分类logistic回归模型或有序分类logistic回归模型进行分析。
比较
调查方向：收集回顾性资料
人数 暴露
疾病
a/(a+b) c/(c+d)
a
+
b
-
病例
c
病例对照原理示意图
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是否暴露 暴露组 未暴露组 合计
病例 a c a+c
对照 b d b+d
合计 a+b(n1) c+d(n2) n
比数比（odds ratio、OR）：病例对照研究中表示疾病与暴露间
联系强度的指标，也称比值比。
相对危险度RR的本质是暴露组与非暴露组发病率之比或发病概率 之比。但病例对照研究不能计算发病率，只能计算比值比OR值。 OR与RR的含义是相同的，也是指暴露组的疾病危险性为非暴露组 的多少倍。当疾病发病率小于5%时，OR是RR的极好近似值。
OR>1,说明 该因素使疾病的危险性增加，为危险因素；
OR<1,说明 该因素使疾病的危险性减小，为保护因素；
Logistic模型
（２）曲线关联：根据大量的观察，反应变量Ｐ与自变 量的关系通常不是直线关系，而是Ｓ型曲线关系。 显 然，线性关联是线性回归中至关重要的一个前提假设， 而在上述模型中这一假设是明显无法满足的。
为了剔除“缺失值”所以，结果必须等于“0“
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步骤四：选择所分析变量
将“是否曾经违约”拖入“因 变量”选框，分别将其他8个变
量拖入“协变量”选框， “validate" 拖入"选择变量”框
内
向前：LR ：向前选择（似然
在比方）法，中逐，步选选择择法向，前其：中LR进入 检验是基于得分统计变量的显
著性，移去检验是基于在最大
换。
1 p
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Logistic回归
二元logistic回归是指因变量为二分类变量的回归 分析，目标概率的取值会在0~1之间，但是回 归方程的因变量取值却落在实数集当中，这个 是不能够接受的，所以，可以先将目标概率做 Logit变换，这样它的取值区间变成了整个实数 集，采用这种处理方法的回归分析，就是 Logistic回归。
选择 “转换”—“计算变量” 命令
在数字表达式框中，输入公式： rv.bernoulli（0.7）
这意思为：返回概率为0.7的bernoulli分布 随机值如果在0.7的概率下能够成功，那
么就为1，失败的话，就为"0"
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步骤三：剔除缺失值
用"missing”函数的时候，如果“违约”变量中，确实 存在缺失值，它的返回值应该为“1”或者 为“true"，
朴素贝叶斯模型
朴素贝叶斯分类器的公式
假设某个体有n项特征（Feature），分别为F1、F2、...、Fn。
现有m个类别（Category），分别为C1、C2、...、Cm。贝叶 斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这 个算式的最大值： P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn)
决策树的决策程序
决策树法的决策程序如下：
(1)绘制树状图，根据已知条件排列出各个方案和 每一方案的各种自然状态。 (2)将各状态概率及损益值标于概率枝上。 (3)计算各个方案期望值并将其标于该方案对应的 状态结点上。 (4)进行剪枝，比较各个方案的期望值，并标于方 案枝上，将期望值小的(即劣等方案剪掉)所剩的最后 方案为最佳方案。
性别分类的例子
下面是一组人类身体特征的统计资料
性别 身高（英尺） 男 6 男 5.92 男 5.58 男 5.92 女 5 女 5.5 女 5.42 女 5.75 体重（磅） 180 190 170 165 100 150 130 150 脚掌（英寸） 12 11 12 10 6 8 7 9
已知某人身高6英尺、体重130磅，脚掌8英寸，请问该人是男是女？ 根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。 P(身高|性别) x P(体重|性别) x P(脚掌|性别) x P(性别) 这里的困难在于，由于身高、体重、脚掌都是连续变量，不能采用离散变
P(F1|C)P(F2|C)P(F3|C)P(C)
账号分类的例子
上面这些值可以从统计资料得到，但是：F1和F2是连续变量，不适宜按照
某个特定值计算概率。 一个技巧是将连续值变为离散值，计算区间的概率。比如将F1分解成[0, 0.05]、(0.05, 0.2)、[0.2, +∞]三个区间，然后计算每个区间的概率。 在我们这个例子中，F1等于0.1，落在第二个区间，所以计算的时候，就 使用第二个区间的发生概率。 根据统计资料，可得： F1: 日志数量/注册天数(0.1) P(F1|C0) = 0.5, P(F1|C1) = 0.1 P(F2|C0) = 0.7, P(F2|C1) = 0.2 F2: 好友数量/注册天数 (0.2) P(F3|C0) = 0.2, P(F3|C1) = 0.9 F3: 是否使用真实头像 (0) 因此， P(F1|C0) P(F2|C0) P(F3|C0) P(C0) = 0.5 x 0.7 x 0.2 x 0.89 = 0.0623 P(F1|C1) P(F2|C1) P(F3|C1) P(C1) = 0.1 x 0.2 x 0.9 x 0.11 = 0.00198 可以看到，虽然这个用户没有使用真实头像，但是他是真实账号的概率， 比虚假账号高出30多倍，因此判断这个账号为真。
2024年度《cart基础知识》ppt课件
通过分析模型中各个变量的贡献度， 判断哪些变量对模型的预测性能影响 较大，为后续模型优化提供依据。
2024/3/23
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提高模型性能策略分享
特征工程
通过对原始特征进行变换 、组合、筛选等操作，提 取出更有代表性的特征， 提高模型的预测性能。
模型集成
将多个单一模型进行集成 ，利用各个模型的优势， 提高整体模型的预测性能 。常见的集成方法包括 Bagging、Boosting等。
剪枝
为了防止决策树过拟合，需要对决策树进行剪枝操作，即 删除一些不必要的分支和节点，使得决策树更加简洁和泛 化能力更强。
2024/3/23
特征选择
在构建决策树时，需要选择合适的特征进行分裂，特征选 择的目标是找到能够最大化分类能力或减少误差的特征。
交叉验证
一种评估模型性能的方法，将数据集分为训练集和测试集 ，多次重复该过程并取平均值来评估模型性能的稳定性和 可靠性。
适用于高维数据
CART算法能够处理高维数据，并自动选择重要的变量 进行建模。
具有一定的鲁棒性
CART算法对异常值和噪声数据具有一定的鲁棒性，能 够减少它们对模型的影响。
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相关术语解析
决策树
一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征属性上的 判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点 表示一个类别或数值预测结果。
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THANKS
感谢观看
2024/3/23
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模型构建
使用CART算法构建分类模型， 通过训练集学习分类规则。
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特征工程
提取交易金额、交易时间、交 易地点等关键特征，并进行归 一化和编码处理。
模型评估
采用准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，并使用交
PPT模型大全(1-6维700张)
在生产及消费过程中尽可 能减少对生态环境的污染， 包括使用低污染的化石能 源和利用清洁能源技术处 理过的化石能源。
两层含义
01
考虑方案的可操 作性和员工的接 受程度
02
一般而方，循序 渐进可能会取得 更好效果。
基因工程的基本定义
狭义
广义
指将一种生物体（供体）的 基因与载体在体外进行拼接 重组，然后转入另一种生物 体（受体）内，使之按照人 们的意愿稳定遗传，表达出 新产物或新性状。
让您的工作按计划进行
什么是计划？
计划就是为实现目标而寻找资源的一系 列行动。计划是管理中最基础的职能， 但也是大家最容易忽略其价值的一个职 能。对于很多管理者而言，计划只是一 个纸面的文本，是年初上缴的提案，年 底总结的参照，而在管理过程中用计划 职能来工作的人并不多。但是计划确是 所有管理的基础，因为企业管理所有活 动中最基本的活动是目标与资源，围绕 着目标展开责任、流程、控制等一系列 的管理活动，组织目标决定管理的所有 活动的出现以及这些活动的价值。
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第三讲 EEG信号分类模型
支持向量机
前面所得到的最优分类函数为： 前面所得到的最优分类函数为：
y = ∑yiαi (xiT ⋅ x) + b
i=1
N
该式只包含待分类样本与训练样本中的支持向量 的内积运算。 的内积运算。 对非线性问题, 对非线性问题, 可以通过非线性变换转化为某个 高维空间中的线性问题, 高维空间中的线性问题, 在变换空间求最优分类 面.
SVM的理论基础 SVM的理论基础
根据统计学习理论，学习机器的实际风险由经验风 根据统计学习理论， 险值和置信范围值两部分组成。 险值和置信范围值两部分组成。而基于经验风险最 小化准则的学习方法只强调了训练样本的经验风险 最小误差，没有最小化置信范围值， 最小误差，没有最小化置信范围值，因此其推广能 力较差。 力较差。 Vapnik 与1995年提出的支持向量机（Support 1995年提出的支持向量机（ Vector Machine, SVM）以训练误差作为优化问题 SVM） 的约束条件，以置信范围值最小化作为优化目标， 的约束条件，以置信范围值最小化作为优化目标， SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法 是一种基于结构风险最小化准则的学习方法， 即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法， 其推广能力明显优于一些传统的学习方法。 其推广能力明显优于一些传统的学习方法。
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INFO411/911
Laboratory exercises on
Classification and Prediction
Overview:
Multi-Layer Perceptron (MLP) networks are popularly used for classification and regression tasks in Data Mining and Big Data applications. They are often trained for the purpose of predicting the classification of unknown input patterns.
In this laboratory class we learn how to use MLP for predicting the credit worthiness of bank customers. This will prepare you for the second part of assignment 1. The same dataset as for assignment 1 will be used in todays lab.
What you need:
1.R software package (already installed on the lab computers)
2.The file "L ab3_Classification.zip" on Moodle.
Preparation:
1.Work in a group of size two to three (no less than 2 but no more than three students are to
work together).
2.Boot computer into Windows mode.
3.Download Lab3_Classification.zip then save to an arbitrary folder, say
"C:\Users\yourname\Desktop"
4.Uncompress Lab3_Classification.zip into this folder
5.Start "R"
6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop")
(Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task:
Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered.
The following link provides a documentation of the MLP module (called RSNNS) which we will use in R. The link can help you with finding the right answers in todays lab and for the assignment: /web/packages/RSNNS/RSNNS.pdf
Work through the following step and answer given questions:
Step1: Open file Classification.R by using a text editor (i.e. Notepad)
Copy one command-line at a time from this file and paste it into the R-command window. Observe what the command does and then develop an understanding of the copied commands (do not just blindly copy without understanding each of the command lines). You may have to consult the "help"function of R or refer to documentation on the Internet to develop the required understanding.
Question 1: What does the function mlp() do in this script?
Question 2: What does the function predict() do?
Question 3: Explain the result shown in the first two confusion matrices. Give an interpretation of the results.
Question 4: Explain the four plots that will be produced by this script. Give an interpretation of the results.
Question 5: Explain the difference of the third confusion matrix (the one that uses the 402040) method when compared to the first of the confusion matrices.
Write up all your answers, then submit your answer as a PDF document via the link provided on MOODLE. One submission per group!
Submission site closes on Monday 27/March at 23:55。