《数据挖掘》结课报告
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
(完整)数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识.以下主要谈一下我的心得体会,以及我对数据挖掘这项课题的见解。
随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。
简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术.从某种角度上来说,数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过,仅以此来否定数据挖掘的意义,显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的,它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性.首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术?这也是在开课前一直困扰我的问题。
数据是知识的源泉,然而大量的数据本身并不意味信息.尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
数据挖掘与分析期末总结
数据挖掘与分析期末总结数据挖掘与分析是一门涉及大量理论和实践的学科，它利用统计学，机器学习，人工智能等技术和方法，从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识。
在本学期的数据挖掘与分析课程中，我学习了许多有关数据挖掘与分析的基本概念、常用算法和实践技巧。
现在我来分享一下我的学习心得和收获。
首先，我学习了数据挖掘与分析的基本概念和流程。
数据挖掘与分析的目标是从大量的数据中提取有用的信息和知识，并用于决策和预测。
它包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等步骤。
在数据预处理阶段，我们需要对原始数据进行清洗、去除噪声、填补缺失值等操作，以提高数据质量。
在特征选择阶段，我们需要通过特征选择算法从大量特征中选择最具有代表性的特征，以减少模型复杂度和计算开销。
在模型建立阶段，我们需要选择合适的模型或算法，并用训练数据对其进行训练。
最后，在模型评估阶段，我们需要使用测试数据对模型的性能进行评估，并根据评估结果进行调优。
其次，我学习了数据挖掘与分析的常用算法和技术。
在本学期的课程中，我学习了许多经典的数据挖掘与分析算法，如决策树、聚类、分类、回归等。
这些算法在实际应用中具有广泛的适用性和效果。
决策树算法可以用于分类和回归问题，它通过对特征的不断划分，从而构建一个树形结构的模型。
聚类算法可以将数据分为若干个紧密相关的类别，从而揭示出数据的内在结构和规律。
分类算法可以用于将数据分为多个预定义的类别，它可以用于判断新的数据属于哪个类别。
回归算法可以用于建立变量之间的函数关系，从而进行预测和模拟。
此外，我还学习了数据挖掘与分析的实践技巧和工具。
在实践过程中，我们需要选择合适的工具和技术来处理和分析数据。
例如，Python语言是一个非常强大的数据分析工具，它提供了许多用于数据处理和建模的库和函数。
在课程中，我学习了如何使用Python进行数据处理、特征选择、模型建立和模型评估。
此外，我还学习了如何使用数据可视化工具（如Matplotlib和Seaborn）将数据以图形的形式展示出来，以便更好地理解数据和模型。
数据挖掘课程报告
绪论数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是指从大量数据中抽取挖掘出来隐含未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。
处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。
（2）信息(1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客观事实的可通讯的知识。
（3）所谓知识，就是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。
知识是由信息形成的。
（4）在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。
结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。
数据（1）数据类型：左边这张图中包含bool，string，int三种类型。
一个数据集中的所有数据对象都具有相同的数值属性集，则数据对象可以看作多维空间的点，每个维代表描述对象的一个不同属性行：对象列：属性（2）数据质量（3）数据预处理（4）相似度和相异度的度量聚类和分类在这里主要学习和应用了决策树的知识。
决策树的结构一棵决策树是这样一棵树，该树的每个非终端点均表示被考察数据项目的一个测试或决策。
根据测试结果，选择某个分支。
为了分类一个特定数据项目，我们从根结点开始，一直向下判定，直到到达一个终端结点(或叶子)为止。
当到达一个终端结点时，一个决策树便形成了。
决策树是运用于分类的一种类似于流程图的树结构[9]。
其中的每个内部节点(internal node)代表对某个属性的一次测试，一条边代表一个测试结果，叶子(leaf)代表某个类(class)或者类的分布(class distribution)。
最上面的节点是根结点。
数据挖掘实训课程学习总结
数据挖掘实训课程学习总结在数据挖掘实训课程中，我从中获得了许多宝贵的经验和技能。
通过实际项目的参与和完成，我对数据挖掘的概念、方法和工具有了更深入的理解。
在这篇文章中，我将总结我在数据挖掘实训课程中的学习体会和收获。
首先，我学会了如何提取和清洗数据。
在实际项目中，原始数据往往是杂乱无章且不完整的。
要进行数据挖掘分析，首先需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
通过实训课程，我学会了使用数据处理软件和编程工具来提取和清洗数据，从而使得数据集更加准确和可靠。
其次，我了解了不同的数据挖掘算法和技术。
数据挖掘是一门复杂的学科，其中涉及到许多算法和技术，如关联规则挖掘、分类、聚类和预测等。
在实训课程中，我研究了各种数据挖掘算法，并学习了它们的原理和应用场景。
通过实践项目，我掌握了如何选择适当的算法，并将其应用于解决实际问题。
此外，我也学到了数据可视化的重要性。
数据可视化是将复杂的数据转化为可视化图形的过程，它能够帮助我们更好地理解和分析数据。
在实习课程中，我学会了使用数据可视化工具，如Tableau和Matplotlib等，将挖掘得到的结果以图表的形式展示出来，从而更好地向他人展示和解释数据。
除了理论知识和技能的学习，实际项目的参与也让我体验到了团队合作的重要性。
在实训课程中，我们被分配到小组中，与队友共同完成一个数据挖掘项目。
通过与队友的合作，我了解到在团队中分工合作、沟通协作的重要性。
每个人都有自己的专长和能力，能够在不同方面为项目做出贡献。
总的来说，通过参与数据挖掘实训课程，我不仅学到了一系列数据挖掘的基本知识和技能，还锻炼了自己的动手能力和解决问题的思维方式。
这门课程不仅为我今后从事相关工作打下了坚实的基础，而且也培养了我对数据科学的热情和兴趣。
我相信，在今后的学习和工作中，我会继续努力，不断提升自己的数据挖掘能力，并将其应用于实际生活和工作中，为社会做出更多的贡献。
数据挖掘课程总结反思
数据挖掘课程总结反思数据挖掘是一门在当今信息时代中十分重要的学科，它通过分析大量的数据，挖掘出其中隐藏的规律和模式，帮助人们做出正确的决策。
在这个学期的数据挖掘课程中，我学到了许多有关数据挖掘的知识和技能，也对自己的学习和思考能力有了更深入的认识。
在课程结束之际，我想对这门课程进行总结和反思。
我觉得这门课程的内容非常丰富和实用。
在课程中，我们学习了数据挖掘的基本概念和方法，包括数据预处理、分类、聚类等等。
我们还学习了一些常用的数据挖掘工具和算法，比如决策树、神经网络、支持向量机等等。
这些知识和技能对我以后的学习和工作都有很大的帮助。
课程中的实践环节也非常重要。
通过实践，我们可以将课堂上学到的知识应用到实际问题中，提高自己的解决问题的能力。
在实践中，我们需要选择适当的数据集，进行数据的清洗和预处理，然后选择合适的算法进行分析和挖掘。
通过实践，我学会了如何正确地处理数据，如何选择合适的算法，如何评估模型的性能等等。
这些实践经验对我以后的工作也非常有帮助。
我觉得这门课程的教学方式也非常好。
老师在课堂上不仅讲解了理论知识，还给我们介绍了一些实际案例，让我们更好地理解和应用所学的知识。
而且，在课堂上，老师还经常组织一些小组讨论和小组作业，让我们可以与同学们一起合作，共同解决问题。
这种合作学习的方式不仅培养了我们的团队合作能力，还提高了我们的学习效果。
我觉得这门课程还存在一些可以改进的地方。
首先，课程的内容有些过于繁杂，有时候让人有些无所适从。
希望老师在今后的教学中可以适当地减少一些内容，让我们更加集中精力学习和理解核心的知识。
其次，课程中的实践环节有时候时间安排得有些紧张，导致我们无法充分地完成实验任务。
希望老师能够调整一下实践环节的时间安排，让我们有足够的时间来完成实验。
最后，希望老师能够多给我们一些反馈和指导，帮助我们更好地理解和掌握所学的知识和技能。
总的来说，这门数据挖掘课程让我受益匪浅。
通过学习这门课程，我不仅学到了许多有关数据挖掘的知识和技能，还培养了我的学习和思考能力。
数据挖掘实验报告总结
数据挖掘实验报告总结引言数据挖掘是一种从大规模数据集中提取有用信息和模式的过程。
本实验是基于Python的数据挖掘实验，旨在使用已掌握的数据挖掘算法对给定的数据集进行分析和预测。
本报告将对实验过程进行总结，并对结果进行评估和分析。
实验步骤实验过程主要包括以下步骤：1.数据集的加载与探索：首先，我们需要加载数据集并对其进行初步的探索。
这包括查看数据的前几行，了解数据的结构和特征等。
2.数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。
这有助于提高数据质量和模型的准确性。
3.特征选择与降维：选择合适的特征对于数据挖掘的准确性和效率至关重要。
本实验中，我们将使用特征选择算法和降维技术来减少特征的数量并保留最具代表性的特征。
4.模型选择与训练：在经过特征选择和降维之后，我们需要选择合适的数据挖掘算法来进行模型训练。
本实验将使用常见的分类算法和聚类算法进行模型选择和训练。
5.模型评估与优化：最后，我们将评估模型的性能并进行优化。
通过对模型结果进行评估，我们可以了解模型在不同指标下的表现，并针对具体问题优化模型的参数和算法选择。
实验结果经过以上步骤，我们得到了以下实验结果：1.数据集加载与探索结果：通过查看数据集，我们了解到数据集包含X个特征和Y个样本。
数据的结构和特征分布情况也得到了初步的了解。
2.数据预处理结果：在数据预处理过程中，我们对数据进行了清洗，处理了缺失值，并进行了特征变换。
这些处理操作使数据集更加干净和整洁，为后续的数据挖掘建模做了准备。
3.特征选择与降维结果：通过特征选择算法和降维技术，我们成功减少了数据集的维度，并保留了最具代表性的特征。
这有助于提高模型的训练效率和准确性。
4.模型选择与训练结果：在模型选择和训练阶段，我们尝试了多个经典的分类算法和聚类算法。
经过比较和实验，我们选择了X算法进行模型训练。
模型的训练结果显示，模型在训练集上的准确率为X％。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《数据挖掘》结课报告--基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告(2013--2014 学年第二学期)学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：二〇一四年五月二十四日一、研究目的与意义（介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义）1、目的（1）熟悉weka软件环境；（2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法；（3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法；（4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。
2、意义此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。
二、技术支持（介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理）1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号；2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。
三、数据处理及操作过程（一）数据预处理方法1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集；2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。
“recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。
在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：3、缺失值预处理：在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“Replace Missing Values”，单击“Apply”。
在weka中可以看出该数据集中不存在缺失值，因此不必进行缺失值的预处理。
（二）参数设置（要求介绍每个参数的意义、取值范围、调整依据及最终的设置）1、数据集属性及其取值：（1）Dress_ID numeric：货号（2）Style：风格{Sexy,Casual,vintage,Brief,cute,bohemian,Novelty,Flare,party,sexy,work, OL,fashion}（3）Price：价格{Low,High,Average,Medium,very-high,low,high} （4）Rating：等级numeric（5）Size：尺寸{M,L,XL,free,S,small,s}（6）Season：季节{Summer,Automn,Spring,Winter,spring,winter,summer,Autumn} （7）Neck Line：领口{o-neck,v-neck,boat-neck,peterpan-collor,ruffled,turndowncollor,slash-n eck,mandarin-collor,open,sqare-collor,Sweetheart,sweetheart,Scoop,hal ter,backless,bowneck,NULL}（8）Sleeve Length：袖长{sleevless,Petal,full,butterfly,short,threequarter,halfsleeve,cap-sleeves,t urndowncollor,threequater,capsleeves,sleeveless,sleeevless,half,urndow ncollor,thressqatar,NULL,sleveless}（9）Waise line：腰围{empire,natural,null,princess,dropped}（10）Material：材料{null,microfiber,polyster,silk,chiffonfabric,cotton,nylon,other,milksilk,lin en,rayon,lycra,mix,acrylic,spandex,lace,modal,cashmere,viscos,knitting,s ill,wool,model,shiffon}（11）Fabric Type：布料类型{chiffon,null,broadcloth,jersey,other,batik,satin,flannael,worsted,woolen ,poplin,dobby,knitting,flannel,tulle,sattin,organza,lace,Corduroy,wollen, knitted,shiffon,terry}（12）Decoration：装饰{ruffles,null,embroidary,bow,lace,beading,sashes,hollowout,pockets,seq uined,applique,button,Tiered,rivet,feathers,flowers,pearls,pleat,crystal,r uched,draped,tassel,plain,none,cascading}（13）Pattern Type：图案类型{animal,print,dot,solid,null,patchwork,striped,geometric,plaid,leopard,fl oral,character,splice,leapord,none}（14）Recommendation：是否推荐numeric2、离散化预处理参数设置：（1）attribute Indices：属性下标。
选择要离散化的属性，将其下标号以逗号隔开；（2）bins：决定将数据离散化为几段；（3）desired weight of instances per interval：对等频离散化来说每个间隔所需的实例权重；（4）findNumBins：如果设置为True，则对于等距离离散化找到最优的段数，对等频离散化无作用；（5）：ignoreClass：如果设置为True，则过滤器使用之前，没有设置class属性；（6）Invert Selection：集属性选择模式。
如果设置为False，只有选择（数字）范围内的属性将被离散的，否则只有非选定的属性将被离散；（6）Make Binary：如果设置为True，则变为二进制；（7）Use Equal Frequency:等频离散化，如果设置为true，则使用等频离散化，否则使用等距离离散化。
3、算法执行参数设置：（1）KNN:测试样本的最近邻的个数，默认为1，则使用1个最近邻进行分类；（2）cross Validate：交叉验证，如果设置为True，则使用交叉验证；（3）debug：调试，设置为true，则分类器可能在控制台输出另外的信息；默认False；（4）distance Weighting：如果设置为True，则使用距离加权；（5）mean Squared：均方差，默认为False；（6）nearest Neighbour Search Algorithm：最近邻的搜索算法；（7）window Size：窗口大小。
4、单击More Option按钮的参数：（1）Output model.：输出基于整个训练集的分类模型，从而模型可以被查看，可视化等。
该选项默认选中。
（2）Output per-class stats：输出每个class的准确度/反馈率（precision/recall）和正确/错误（true/false）的统计量。
该选项默认（3）Output evaluation measures：输出熵估计度量。
该选项默认没有选中。
（4）Output confusion matrix：输出分类器预测结果的混淆矩阵。
该选项默认选中。
（5）Store predictions for visualization：记录分类器的预测结果使得它们能被可视化表示。
（6）Output predictions：输出测试数据的预测结果。
在交叉验证时，实例的编号不代表它在数据集中的位置。
（7）Cost-sensitive evaluation：误差将根据一个价值矩阵来估计。
Set… 按钮用来指定价值矩阵。
（8）Random seed for xval / % Split：指定一个随即种子，当出于评价的目的需要分割数据时，它用来随机化数据。
5、右击运行结果显示的选项参数测试：（1）View in main window(查看主窗口)。
在主窗口中查看输出（2）View in separate window(查看不同的窗口)。
打开一个独立的新窗口来查看结果。
（3）Save result buffer(保存结果的缓冲区)。
弹出对话框来保存输出结果的文本文件。
（4）Load model(下载模式)。
从二进制文件中载入一个预训练模式对象。
（5）Save model (保存模式)。