数据挖掘模型评价
基于数据挖掘的地面领航教学质量评价模型研究
40中国军转民基于数据挖掘的地面领航教学质量评价模型研究毛德军 刘骏洲 宋树成 韩春雨【摘要】地面领航专业作为培养海军航空兵的重要支撑专业，其教学培养质量尤为重要。
传统的教学质量评价依靠学院向下评价教员、教员间互评和学员向上评价教员三级评价体系，完成对教员教学质量的评价，具有一定的主观性和滞后性。
引入基于数据挖掘的教学质量评价模型后，可以极大提升数据分析的效率，使评价结果更具客观性，消除信息资源共享方面存在的界限，为后继教学决策提供有效的数据支撑。
【关键词】地面领航｜教学质量评价｜数据挖掘数据挖掘出现在20世纪80年代末，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
[1]军事院校作为培养高素质军队人才的重要基地，应该重视人才培养的质量，因此采取有效的教学质量评价措施对教学质量进行监控与评估就显得尤为重要。
高校教学的教学质量评价措施有多种方法，其中数据挖掘技术是一种较有效的方法，具有较强的实用价值和客观性。
地面领航专业教员应对数据挖掘技术进行深入研究，使其在教学质量评价中发挥出重要作用，推进地面领航人才的高质量培养。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘技术在我国广泛应用尚处于起步阶段[2]，主要通过对大量数据进行有效分析，并进行科学筛选和提取，获得有用数据，这些有用数据会对决策者产生重要价值。
近年来，随着数据挖掘技术的不断成熟和被人们认可，这项具有较高客观性的数据分析技术渐渐进入教育领域。
其中，在教学质量评价管理中，就可以有效利用数据挖掘技术。
二、地面领航教学质量评价模型（一）研究问题基于上述对数据挖掘技术的概述，结合多年来一线教学质量评价经验，本研究主要针对以下问题：1.基于数据挖掘技术的教学质量评价体系的基本内涵。
2.如何基于数据挖掘技术建构教学质量评价体系。
3.基于数据挖掘技术的教学质量评价体系能否有助于地面领航教学质量提升。
基于Clementine数据挖掘模型评估
基于Clementine的数据挖掘模型评估摘要：本文采用clementine数据挖掘工具生成了某商业银行的客户响应具体模型，并评估了所生成的模型。
通过分析报告和评估图的方式，最终比较了决策表、神经网络和决策树c5.0算法预测的效果。
关键词：数据挖掘；clementine；模型评估；c5.0中图分类号：tp311.13目前，银行的数据库和数据仓库中都收集和存储了大量有关客户的宝贵数据，它们涵盖了从客户基本资料、购买记录以及客户反馈等多个环节。
利用这些数据，进一步分析、挖掘出大量隐藏在其中的有用信息，可以帮助银行更好地做到客户关系管理，实现crm的功能和目标。
在分析当前客户关系管理中数据挖掘的应用的基础上，以某商业银行的crm系统开发为背景，建立客户响应预测模型，生成商业银行的客户响应具体模型，分析维度表中的相关变量对目标变量(客户是否响应)的影响。
最终对所生成的模型进行评估，比较不同算法预测的效果。
1clementine软件clementine（ibm spss modeler）最早属英国isl（integral solutions limited）公司的产品，后被spss公司收购。
2009年，spss被ibm公式收购。
自2000年以来，kdnuggets公司面向全球开展“最近12个月你使用的数据挖掘工具”的跟踪调查，clementine一直列居首位。
clementine具有分类、预测、聚类、关联分析等数据挖掘的全部分析方法。
这些分析方法经过组合，或单独使用，可用于研究客户响应问题。
其crisp-dm标准能够帮助用户规范数据挖掘的整个过程。
clementine的操作与数据分析的一般流程相吻合。
clementine 形象地将各个环节表示成若干个节点，将数据分析过程看作是数据在各个节点之间的流动，并通过图形化的“数据流”方式，直观表示整个数据挖掘。
操作使用clementine的目标：建立数据流，即根据数据挖掘的实际需要，选择节点，依次连接节点建立数据流，不断修改和调整流中节点的参数，执行数据流，最终完成相应的数据挖掘任务。
数据挖掘评析报告范文模板
数据挖掘评析报告范文模板1. 引言数据挖掘是一种从大量数据中寻找有用信息的技术，它可以帮助我们发现数据中的规律、趋势和关联性。
本报告旨在对某一数据挖掘项目进行评析，分析其方法、结果和应用价值。
2. 方法在该项目中，我们采用了以下数据挖掘方法：2.1 数据收集收集了包含大量样本的数据集，涵盖了多个特征和目标变量。
2.2 数据清洗与预处理对收集到的数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
2.3 特征选择与提取通过特征选择和提取方法，从原始数据中选择出对于目标变量具有显著影响的特征。
2.4 模型训练与评估选择了适合该项目的数据挖掘模型进行训练，并使用交叉验证等方法进行模型评估。
2.5 结果分析与可视化对模型的预测结果进行分析，并使用可视化工具展示了相关数据和结果。
3. 结果与讨论在本项目中，我们得到了以下结果：3.1 模型性能评估经过模型评估，我们得到了模型的准确率、精确率、召回率等性能指标。
可以看出，该模型在所选数据集上表现出良好的预测能力。
3.2 特征重要性分析通过特征选择与提取，我们得到了各个特征对于目标变量的重要性排序。
这些结果可以帮助我们理解数据中的关联关系，并为后续预测模型的优化提供依据。
3.3 结果可视化通过数据可视化工具，我们将模型的预测结果以图表等形式进行了展示。
这些可视化结果直观地呈现了数据挖掘过程中的重要发现和结论。
4. 应用价值与展望通过本次数据挖掘项目，我们得到了一些有价值的发现和结论。
这些发现可以为决策者提供决策参考，并在相关业务领域中发挥实际应用的价值。
同时，还可以通过对结果的进一步分析和优化，提高模型的准确性和可解释性。
然而，本次数据挖掘项目还存在一些局限性，如数据样本量较小、特征提取过程中的选择偏差等。
未来的工作可以针对这些问题进行改进和优化，并考虑引入更多的数据源和特征，以提高模型的预测能力和可靠性。
5. 结论本报告对某一数据挖掘项目进行了评析，分析了其方法、结果和应用价值。
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案
数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案前言《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）是一本经典的数据挖掘教材，已经推出了第3版。
本文将为大家整理并提供第3版课后习题的答案，希望对大家学习数据挖掘有所帮助。
答案第1章绪论习题1.1数据挖掘的基本步骤包括：1.数据预处理2.数据挖掘3.模型评价4.应用结果习题1.2数据挖掘的主要任务包括：1.描述性任务2.预测性任务3.关联性任务4.分类和聚类任务第2章数据预处理习题2.3数据清理包括以下几个步骤：1.缺失值处理2.异常值检测处理3.数据清洗习题2.4处理缺失值的方法包括：1.删除缺失值2.插补法3.不处理缺失值第3章数据挖掘习题3.1数据挖掘的主要算法包括：1.决策树2.神经网络3.支持向量机4.关联规则5.聚类分析习题3.6K-Means算法的主要步骤包括：1.首先随机选择k个点作为质心2.将所有点分配到最近的质心中3.重新计算每个簇的质心4.重复2-3步，直到达到停止条件第4章模型评价与改进习题4.1模型评价的方法包括：1.混淆矩阵2.精确率、召回率3.F1值4.ROC曲线习题4.4过拟合是指模型过于复杂，学习到了训练集的噪声和随机变化，导致泛化能力不足。
对于过拟合的处理方法包括：1.增加样本数2.缩小模型规模3.正则化4.交叉验证结语以上是《数据挖掘概念与技术》第3版课后习题的答案，希望能够给大家的学习带来帮助。
如果大家还有其他问题，可以在评论区留言，或者在相关论坛等平台提出。
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。
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。
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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。 DM的价值就在于能够利用历史资料找出 “小概率事件”。
2018/10/27 12
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%。 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。
2018/10/27 7
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。
2018/10/27
8
灵敏性
特效性
t _ pos sensitivity pos
t _ neg specificity neg
精度
t _ pos percision (t _ pos f _ pos)
accuracy sensitivity
pos neg specificity ( pos neg ) ( pos neg )
2018/10/27 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。
2018/10/27
3
在k—折交叉确认（k—fold cross— validation）中，初试数据被划分成k个互 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。
9
预测值 1(预测“cancer”) 0(预测 “no_cancer” ) pos t_
1（实际 “cancer”） 0 10
0（实际 no_cancer） 0 90
sensitivity
pos
0
t _ neg specificity 100% neg
t _ pos percision 0 (t _ pos f _ pos) pos neg accuracy sensitivity specificity 90% ( pos neg ) ( pos neg )
2018/10/27
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。
2018/10/27
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。
2018/10/27
11
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%。 银行和A公司签约。
2018/10/27 13
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。 因此两种误判所造成的效益影响是不等价 的。
2018/10/27 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。
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， 2018/10/27 而f_pos假正样本（被错误地标记为“cancer”的
准确率估计是k次迭代正确分类数除以初始 数据中的样本总数。4Βιβλιοθήκη 2018/10/27
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。
2018/10/27 6
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”（ 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。