数据挖掘模型评价
实验4：大数据的分析与挖掘
3.数据的预处理：在理解数据之后，需要对数据进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、特征提取等，以确保数据质量和可用性。如果数据集较大，可能需要使用分布式计算平台进行处理。
五、实训体会
最终，通过数据挖掘方法得到的结果可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，例如优化产品推荐、预测市场需求、检测欺诈、识别风险等等。
4.模型的训练：接下来，需要确定哪种数据挖掘算法才能解决我们的问题，并训练相应的模型。例如，我们可以使用决策树算法、神经网络算法或者基于规则的算法等。
5.模型的预测与评价：训练好模型之后，需要对新的数据进行预测，并根据实际结果对模型进行评价。这个过程需要注意模型的可解释性、预测的准确性和稳定性等指标。
“大数据技术概论”课程实验报告
实验名称：
教师评语
教师签字日期
成绩
学生姓名
学号
一、实验目标
展示数据挖掘方法如何解决实际问题
二、实验环境
Python
三、实验内容
1. 数据的读入与理解
2. 数据的预处理
3. 模型的训练
4. 模型的预测与评价
四、实验成果
1.确定问题和目的：首先要明确需要解决的问题，以及期望得到什么样的结果。例某个产品优化推荐算法等。
数据挖掘中的模型泛化能力评估方法
数据挖掘中的模型泛化能力评估方法数据挖掘是一门利用各种算法和技术从大量数据中提取有用信息的学科。
在数据挖掘中，模型泛化能力评估是一个非常重要的问题。
模型的泛化能力是指模型在未见过的数据上的表现能力，即模型对于新样本的预测能力。
在实际应用中，我们常常需要评估模型的泛化能力，以判断模型是否具有足够的准确性和可靠性。
评估模型的泛化能力是一个复杂的过程，需要考虑多个因素。
下面将介绍几种常用的模型泛化能力评估方法。
1. 留出法（Holdout Method）留出法是最简单的一种评估方法，将数据集划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的泛化能力。
通常情况下，将数据集的70%用作训练集，30%用作测试集。
留出法的优点是简单易行，缺点是对于数据集的划分非常敏感，可能会导致评估结果的偏差。
2. 交叉验证法（Cross Validation）交叉验证法是一种更为稳健的评估方法，它将数据集划分为K个子集，每次选取其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，重复K次，最后将K次的评估结果取平均值。
交叉验证法的优点是能够更充分地利用数据集，减少评估结果的偏差。
常用的交叉验证方法有K折交叉验证和留一法（Leave-One-Out）。
3. 自助法（Bootstrap）自助法是一种通过有放回地重复抽样来评估模型泛化能力的方法。
它通过从原始数据集中有放回地抽取样本，构建多个训练集和测试集，重复多次训练和评估，最后将多次评估结果取平均值。
自助法的优点是能够更好地评估模型的泛化能力，缺点是会引入一定的重复样本，可能导致评估结果的偏差。
4. 自适应方法（Adaptive Methods）自适应方法是一种根据模型的训练情况动态调整评估方法的方法。
它根据模型在训练集上的表现调整测试集的大小、划分方法等参数，以更准确地评估模型的泛化能力。
自适应方法的优点是能够更灵活地适应不同模型和数据集的特点，缺点是需要更复杂的算法和计算。
数据挖掘中的特征重要性评估
数据挖掘中的特征重要性评估数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等技术从大量数据中提取有用信息的学科。
在数据挖掘的过程中，特征选择是一个关键的步骤，它能够帮助我们从大量的特征中选择出对目标变量有较强预测能力的特征，提高模型的准确性和可解释性。
而特征重要性评估则是特征选择的一种方法，它能够帮助我们评估每个特征对目标变量的重要性程度。
特征重要性评估的目的是确定哪些特征对于预测目标变量最重要。
在数据挖掘中，我们常常面临着大量的特征，而不是每个特征都对目标变量有预测能力。
因此，通过评估特征的重要性，我们可以选择出对目标变量有较强预测能力的特征，从而减少特征空间的维度，提高模型的效果和效率。
特征重要性评估的方法有很多种，下面我将介绍几种常用的方法。
首先是基于统计的方法。
这种方法通过计算特征与目标变量之间的相关性来评估特征的重要性。
常用的统计指标有皮尔逊相关系数、互信息等。
皮尔逊相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关性，它的取值范围为-1到1，绝对值越大表示相关性越强。
互信息则是衡量两个变量之间的非线性相关性，它的取值范围为0到正无穷，值越大表示相关性越强。
通过计算这些统计指标，我们可以得到每个特征与目标变量之间的相关性程度，从而评估特征的重要性。
其次是基于模型的方法。
这种方法通过训练一个模型来评估特征的重要性。
常用的模型有决策树、随机森林、梯度提升树等。
这些模型在训练过程中会计算每个特征的重要性，通常使用基尼系数、信息增益、平均不纯度减少等指标来评估特征的重要性。
通过这些指标，我们可以得到每个特征相对于其他特征的重要性排名，从而选择出对目标变量有较强预测能力的特征。
此外，还有一种方法是基于嵌入式的方法。
这种方法将特征选择和模型训练合并在一起，通过在模型训练过程中选择出对目标变量有较强预测能力的特征。
常用的方法有L1正则化、岭回归等。
这些方法在模型训练过程中会自动选择出对目标变量有较强预测能力的特征，从而减少特征空间的维度，提高模型的效果和效率。
数据挖掘模型评估
数据挖掘模型评估数据挖掘在现代社会中扮演着重要角色，通过从大量数据中发现并提取有价值的信息，帮助企业做出准确的决策。
然而，数据挖掘的结果往往依赖于所选择的模型，因此对模型进行评估成为必要的步骤。
本文将介绍数据挖掘模型的评估方法，以及常用的评估指标。
一、数据集拆分在进行模型评估之前，我们需要先将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数调优，而测试集则用于评估模型的性能。
通常，我们采用随机拆分的方式，保证训练集和测试集的数据分布一致。
二、评估指标选择不同的数据挖掘任务需要使用不同的评估指标来衡量模型的性能。
以下是一些常用的评估指标：1. 准确率（Accuracy）：准确率是分类模型最常用的指标之一，它衡量模型预测正确的样本数与总样本数的比例。
准确率越高，模型的性能越好。
2. 精确率（Precision）：精确率是衡量模型预测结果中正例的准确性，即真正例的数量与预测为正例的样本数之比。
精确率越高，模型预测的正例越准确。
3. 召回率（Recall）：召回率是衡量模型对正例的覆盖率，即真正例的数量与实际为正例的样本数之比。
召回率越高，模型对正例的识别能力越强。
4. F1值（F1-Score）：F1值是精确率和召回率的调和均值，综合考虑了模型的准确性和覆盖率。
F1值越高，模型的综合性能越好。
5. AUC-ROC：AUC-ROC（Area Under Curve of Receiver Operating Characteristic）是用于衡量二分类模型性能的指标。
ROC曲线绘制了模型在不同分类阈值下的假正例率和真正例率之间的变化关系，AUC-ROC值越大，模型的性能越好。
三、常用的模型评估方法评估模型的方法多种多样，根据任务和数据类型的不同，我们可以选择不同的方法来评估模型的性能。
以下是几种常用的模型评估方法：1. 留出法（Hold-Out）：留出法是最简单的模型评估方法之一，将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集训练模型，最后使用测试集来评估模型的性能。
数据挖掘中的聚类分析与分类模型比较
数据挖掘中的聚类分析与分类模型比较数据挖掘是一种通过自动或半自动的方法来发现数据模式、建立模型和进行预测的技术。
在数据挖掘的过程中，聚类分析和分类模型是两种重要的方法，它们在从数据中提取有用信息方面起到了关键作用。
本文将对这两种方法进行比较，探讨它们的优缺点及在实际应用中的差异。
一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，它是指在没有预定义类别标签的情况下自动将数据分组或分类的方法。
聚类分析的目标是利用数据自身的特点将相似的数据点聚集在一起，不同的数据点被分成不同的类别。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，进行数据的可视化和理解，识别异常值和离群点等。
聚类分析的优点：1.适用范围广：聚类分析可以适用于各种类型的数据，包括数值型数据、文本数据和图像数据等，因此在各个领域都有着广泛的应用。
2.无需先验知识：聚类分析不需要先验知识或者标签，它可以自动发现数据中的结构和模式，适用于未知的数据集。
3.可解释性强：聚类分析生成的结果是一组相互独立的类别，每个类别都有其特定的特征和属性，因此结果易于理解和解释。
聚类分析的缺点：1.结果不稳定：聚类分析的结果会受到初始化的影响，有时候可能会出现不稳定的情况，需要多次运行算法来得到稳定的结果。
2.难以确定聚类数目：在聚类分析中，通常需要指定聚类的数目，但是很难确定一个合适的聚类数目，这可能会影响聚类分析的结果。
3.对噪声和异常值敏感：聚类分析对数据中的噪声和异常值比较敏感，它可能会将这些噪声和异常值也划分到一个类别中，影响聚类的结果。
二、分类模型分类模型是一种监督学习的方法，它是指在有预定义类别标签的情况下建立模型，用来预测新数据点的类别标签。
分类模型的目标是根据已知的类别标签来训练模型，使其能够对未知数据进行分类。
分类模型可以帮助我们进行预测和决策，识别潜在的规律和模式，进行风险评估和市场分析等。
分类模型的优点：1.预测准确性高：分类模型可以利用已知的类别标签来建立模型，因此通常具有比较高的预测准确性，能够较好地进行分类。
基于数据挖掘技术的教学质量评价模型研究
数据挖掘中的特征选择和模型评估技巧
数据挖掘中的特征选择和模型评估技巧特征选择和模型评估是数据挖掘中不可忽视的重要环节。
特征选择是指从原始数据集中选择与目标变量相关的一些特征，以提高模型的预测性能和解释能力。
而模型评估则是通过一系列评估指标对所建立的模型进行性能评估和比较，从而选择最佳的模型。
在数据挖掘的过程中，数据特征往往众多，但并不是所有的特征都对模型的预测能力有积极影响。
特征选择的目的就是找出对目标变量预测有帮助的特征，剔除无用的特征，从而提高模型的性能和效果。
一种常用的特征选择方法是过滤法，它通过对特征进行统计分析或相关度计算将重要的特征筛选出来。
常用的统计分析方法包括方差分析（ANOVA），卡方检验等。
相关度计算则是通过计算特征与目标变量之间的关联性来选择特征。
常用的相关度计算方法有皮尔逊相关系数、互信息等。
通过这些统计方法可以得到特征的重要性排序，进而选择排名靠前的特征。
另一种常用的特征选择方法是包裹法，它是通过将特征子集作为输入，不断构建模型并评估得分来进行特征选择。
常见的包裹法有递归特征消除（RFE）和遗传算法等。
这些方法不需要先验知识，可以针对不同的模型进行特征选择。
此外，嵌入法也是一种常用的特征选择方法。
嵌入法将特征选择作为模型训练的一部分，通过模型的评估指标来确定特征的重要性。
经典的嵌入法有L1正则化、决策树等。
这些方法可以在模型训练的过程中同时进行特征选择和模型训练，具有较好的效果和稳定性。
特征选择完成后，接下来就是模型评估的环节。
模型评估是评估所建立模型的性能和预测能力，从而选择最佳的模型。
模型评估通常使用一系列评估指标来量化模型的性能，如准确率、召回率、精确率、F1值等。
这些指标可以衡量模型在不同方面的预测能力，根据具体需求选择适合的指标来评估模型。
通常情况下，模型评估会采用交叉验证方法来避免模型对训练集的过拟合。
常见的交叉验证方法有K折交叉验证和留一交叉验证。
交叉验证将数据集划分为训练集和验证集，通过不同的划分方式来评估模型的性能。
数据挖掘中的模型评估指标(Ⅲ)
数据挖掘中的模型评估指标随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在数据挖掘中，构建一个准确的预测模型是非常重要的。
而对于这些模型的评估指标，也是至关重要的。
本文将从准确率、精确率、召回率、F1值和AUC值这几个方面来探讨数据挖掘中的模型评估指标。
准确率是最为常用的模型评估指标之一，它指的是预测正确的样本数占总样本数的比例。
准确率越高，说明模型的预测能力越强。
但是，准确率并不是完美的评估指标，特别是在样本不平衡的情况下。
在面对样本不平衡的情况时，精确率和召回率就变得更为重要。
精确率是指在所有预测为正的样本中，真正为正的样本占的比例。
召回率是指在所有真正为正的样本中，被预测为正的样本占的比例。
在二分类问题中，当我们关注的是查全率时，应该更加注重召回率；当我们关注的是查准率时，应该更加注重精确率。
这两个指标是互相矛盾的，往往无法同时兼顾，需要根据具体的业务需求来决定。
F1值是精确率和召回率的调和平均数，它综合了精确率和召回率的信息。
在某些情况下，F1值可能更适合作为模型评估的指标，尤其是在样本不平衡的情况下。
F1值越大，说明模型的性能越好。
AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下的面积，它度量了模型在不同阈值下的预测能力。
ROC曲线是以假正例率为横轴，真正例率为纵轴绘制的曲线，而AUC值则是衡量了ROC曲线的性能。
AUC值越大，说明模型的性能越好，对于不同的模型，可以通过比较它们的AUC值来选择最优的模型。
除了上述几种常见的模型评估指标之外，还有其他一些指标，比如Kappa系数、平均绝对误差、均方误差等。
这些指标在不同的场景下有不同的应用，需要根据具体的需求来选择合适的指标。
总之，模型评估指标在数据挖掘中起着非常重要的作用，它能够帮助我们评估模型的性能，选择最优的模型，为实际应用提供可靠的预测结果。
在选择评估指标的时候，需要根据具体的业务需求和数据特点来进行选择，综合考虑各种指标的优缺点，选择最适合的评估指标。
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2019/5/12
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利用A公司的模型后，结果发现里面只有一条规则， 那就是“所有的人都不会违约”。
为什么？
A：所有的人都不会违约，因此它错误的只有8%的 违约分类错误（违约误判为不违约），因此准确率 是92%。
B：在根据评分由高至低筛选出来前40%的名单中， 可以将所有的违约户都找出来。即有32%的非违约 户被误判为违约户，因此准确率只有68%。
accuracy sensitivity pos specificity neg 90%
( pos neg)
( pos neg)
2019/5/12
10
传统评估分类预测模型时，通常使用的是 “准确度”。它的功能是评估模型分类实 物是否正确。准确度越高模型就越好。
但事实上，这样评估出来的模型并不是最 好的。
2019/5/12
2
“保持”这种评估方法是保守的，因为只有一 部分初始数据用于导出的分类法。
随机子选样是“保持”方法的一种变形，它将 “保持”方法重复k次。总体准确率估计取每次 迭代准确率的平均值。
2019/5/12
3
在k—折交叉确认（k—fold cross— validation）中，初试数据被划分成k个互
称作负样本）样本。但我们希望评估该分 类能够识别“cancer”（称作正样本）的 情况。
2019/5/12
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为此，除用准确率评价分类模型外，还 需要使用灵敏性（sensitivity）和特效性 （specificity）度量。
还可以使用精度（precision）来度量， 即评估标记为“cancer”，实际是 “cancer”的样本百分比。
哪一家的模型更好呢？
由上可以发现，不能使用准确率来评判模型的优劣。
2019/5/12
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原因在于两类错误，忽略了“错误不等价”。
如果把一个“会违约的人判断成不会违 约”，这家银行损失20～30万元的现金卡 卡金，但是如果将一个“不会违约的人错 判成违约”，只是划分了一些审查成本以 及可能因为保守给予额度而造成的机会成 本损失。
( pos neg)
( pos neg)
其中，t_pos是真正样本（被正确地按此分类的 “cancer”样本）数，pos是正（“cancer”）样本 数，
t_neg是真负样本（被正确地按此分类的 “non_cancer”样本）数，neg是负（ “non_cancer”）样本数，
20而19/5f/_12pos假正样本（被错误地标记为“cancer”的 9
2019/5/12
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灵敏性
特效性
sensitivity t _ pos pos
specificity t _ neg neg
percision
t _ pos
精度
(t _ pos f _ pos)
accuracy sensitivity pos specificity neg
2019/5/12
1
评估分类法准确率的技术有保持（holdout）和k折交叉确认（k-fold cross-validation）方法。
另外，还有两种提供分类法准确率的策略：装袋 （bagging）和推进（boosting）。
1、保持和k-折交叉
①在保持方法中，给定数据随机划分成两个独立 的集合：训练集和测试集。通常，三分之二的数 据分配到训练集，其余三分之一分配到训练集。
不相交的子集或“折”，每个折的大小大
致相等。训练和测试k次。在第i次迭代，第 i折用作测试集，其余的子集都用于训练分
类法。
/5/12
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装袋
给定样本s个样本的集合S，装袋过程如下。对于迭代 （t t 1, 2,...,T），训练集Si采用放回选样，由原始样本集S 选取。由于使用放回选样，S的某些样本可能不在St中，而 其他的可能出现多次。由每个训练集St学习，得到一个分 类法Ct。为对一个未知的样本X 分类，每个分类法Ct返回他 的类预测，算作一票。装袋的分类法C*统计得票，并将得票 最高的类赋予X。通过取得票的平均值，或者多数，装袋也 可以是连续值的预测。
因此两种误判所造成的效益影响是不等价 的。
2019/5/12
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小概率事件：
所谓小概率事件是发生概率小，而且一定 是能够为企业界带来高度获利或严重损失 的事件。
由于小概率事件发生概率很小，如果针对 所有客户采取行动，就会形成浪费，因此， 需要利用预测的技术将小概率事件找出来。 那么，只针对预测的小概率事件采取行动 就会避免浪费。
2019/5/12
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假定你已经训练了一个分类法，将医疗数
据分类为“cancer”或“non_cancer”。 90%的准确率使得该分类法看上去相当准 确，但是如果实际只有3—4%的训练样本 是“cancer”会怎么样？
显然，90%的准确率是不能接受的——该 分类法只能正确的标记“non_cancer”（
2019/5/12
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例：某家银行发行现金卡，风险控管部门主 管决定建立DM模型，利用申请人申请当时 的所填的资料，建立违约预测模型，来作 为核发现金卡以及给予额度的标准。
该银行邀请两家DM公司来设计模型，评比 的标准是根据模型的“准确度”。
根据此标准，A公司所建模型的准确度92%， B公司的准确度是68%。
2019/5/12
5
推进
在推进中，每个训练样本赋予一个权。学习得到 一系列分类法。学习得到分类法Ct后，对分类错误的 样本更新权重，使得下一次迭代更关注这些样本。
即使用相同的分类器，各个分类器不是独立的； 使用同一个算法对样本迭代训练，后建立的分类 器关注于先前建立的分类器不能更好处理的部分 数据；最终的输出为各个分类器的加权投票。
预测值
1（实际 “cancer”）
0（实际 no_cancer）
1(预测“cancer”) 0
0
0(预测
10
s“ennsoi_ticvaintycer”t _) pos 0
pos
90
specificity t _ neg 100% neg
percision
t _ pos
0
(t _ pos f _ pos)