商务数据挖掘介绍(教授制作)ln5
电子商务中的数据挖掘技术
电子商务中的数据挖掘技术在电子商务时代，数据挖掘技术已经成为企业获取商业价值的重要工具。
通过挖掘和分析海量数据，企业能够获得深入洞察消费者行为、产品趋势和市场需求的能力，从而优化运营决策，提高竞争力。
本文将介绍电子商务中的数据挖掘技术，并讨论其在商业中的应用。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现有意义的信息，并利用这些信息进行商业决策的过程。
数据挖掘技术通过多种算法和模型，将大数据中隐藏的模式、关联关系和趋势挖掘出来，为企业提供决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等方法。
1. 分类：分类是将数据分为不同类别的过程。
通过训练分类模型，企业可以根据不同特征将消费者分为不同群体，了解他们的行为偏好和需求，从而有针对性地制定市场策略。
2. 聚类：聚类是将数据分为不同的群组的过程。
通过聚类分析，企业可以将消费者分为不同的定制群体，为不同群体提供个性化的服务和产品，提高用户满意度和忠诚度。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的过程。
通过分析消费者购买行为，企业可以挖掘出商品之间的关联关系，进而进行交叉销售、推荐系统和精准营销等活动，提高销售额和客户忠诚度。
4. 预测分析：预测分析是根据历史数据和趋势，对未来进行预测的过程。
通过建立预测模型，企业可以预测市场需求、销售趋势和产品流行度等信息，有针对性地调整生产和供应链，降低风险和成本。
二、电子商务中的数据挖掘技术应用案例1. 个性化推荐系统：通过数据挖掘技术，电子商务企业能够分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，为用户推荐个性化的产品和服务。
例如，亚马逊的“购买者还购买”功能和Netflix的电影推荐系统，都是基于关联规则挖掘和预测分析的个性化推荐系统。
2. 跨销售和交叉营销：通过挖掘消费者购买行为，企业可以了解不同产品之间的关联关系，进行跨销售和交叉营销。
例如，当用户购买电脑时，电子商务企业可以通过分析数据挖掘出与电脑配套销售的产品，如打印机、耳机等，并推荐给用户，提高销售额。
商务数据的情报挖掘与分析
商务数据的情报挖掘与分析近年来，随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断发展，商务数据的情报挖掘和分析成为越来越重要和热门的领域。
商务数据是企业运营中最重要的一种数据源，其中包含了大量的营销、客户、销售、竞争对手等方面的信息。
这些数据通过情报挖掘和分析，可以帮助企业制定更有效的商业策略和决策，提升企业的竞争力和盈利能力。
一、商务数据情报挖掘的意义商务数据情报挖掘是指通过数据挖掘技术，从商务数据中挖掘出有价值的信息和知识。
通过情报挖掘，企业可以从大量的数据中发现潜在的商业机会和问题，为企业的战略决策提供依据。
例如，企业可以从商务数据中分析客户的偏好和需求，优化产品设计和服务，提高客户满意度和忠诚度，推动企业的业务增长。
另外，企业还可以通过情报挖掘分析竞争对手的市场策略和行为，制定更科学的营销方案，提高市场份额和竞争力。
二、商务数据情报挖掘的技术方法商务数据情报挖掘的技术方法主要包括数据预处理、特征选择、数据建模和模型评估等环节。
在这些环节中，数据预处理是挖掘商务数据的前提环节，它包括数据清洗、去重、缺失值处理、数据格式转换等步骤。
特征选择是在预处理后，选出与业务目标相关的特征（指标），例如选出对销售额影响较大的客户属性、销售区域等。
建模是指根据选出的特征建立数据挖掘模型，例如聚类、分类、关联规则等，同时要进行模型调优和验证，以确保模型效果和鲁棒性。
三、商务数据情报挖掘的应用场景商务数据情报挖掘的应用场景十分广泛，例如销售预测、客户关系管理、市场营销和竞争分析等。
下面以销售预测为例介绍商务数据情报挖掘的具体应用过程。
首先，企业需要对历史销售数据进行清洗和预处理，选出与销售预测相关的特征（如销售周期、产品类别、销售地区等），并建立销售预测模型。
随后，利用该模型对未来销售进行预测和分析，为企业的业务决策提供支持。
例如，如果模型预测某个产品在某个地区的销售量将大幅增长，企业应及时调配资源，加强生产与物流安排，以满足市场需求。
电子商务数据挖掘技术及应用
电子商务数据挖掘技术及应用随着电子商务的不断发展，越来越多的企业开始考虑如何利用数据挖掘技术来提高业务效率和精细化管理。
那么，电子商务数据挖掘技术是什么？它的应用场景又是哪些？本文将从概念、工具、案例等多个方面来探讨这个话题。
一、电子商务数据挖掘技术是什么？数据挖掘技术是指通过一系列的算法和工具，从大量数据中挖掘出有用的信息和模式，进而指导相关工作的决策。
而电子商务数据挖掘技术则特指在电子商务领域中应用的数据挖掘技术。
电子商务数据挖掘技术的核心工具包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、时间序列分析等。
其中，分类是指通过分类器将不同的数据集划分成不同的类群，以便更好地进行分析和管理。
聚类则是将相似的数据集合并成一个类别，便于进行细致分析。
关联规则挖掘能够找到不同属性之间的关联关系，而异常检测则可以快速发现异常情况，追溯到根源，以对异常情况做出及时的处理。
时间序列分析则主要用于分析时间序列数据中的趋势和周期性变化。
二、电子商务数据挖掘技术的应用场景在电子商务领域中，数据挖掘技术具有广泛的应用场景。
其中一些典型的应用场景包括：（1）用户行为分析：通过对用户行为进行分析，企业可以更好地了解用户的购买偏好、购买习惯和购买意愿等，为后续的个性化推荐、营销方案等提供有力支持。
（2）库存管理：通过对销售数据进行挖掘，企业可以更好地了解产品的库存情况、产品热销度以及产品补货周期等，从而更加合理地规划库存，减少库存积压和浪费现象的发生。
（3）风险控制：通过对反欺诈、信用评估等数据的挖掘，企业可以快速发现存在的风险和异常情况，及时进行应对和预测。
（4）营销策略：通过对用户画像及购物行为的挖掘，企业可以制定更加准确的营销策略，如促销方案、差异化服务、产品优化等，从而提高客户满意度和忠诚度。
三、电子商务数据挖掘技术的案例分享下面，我们将以某电商平台为例，介绍其在电子商务数据挖掘技术方面的应用案例。
在某电商平台上，用户可以浏览各类产品并进行购买。
电子商务中的数据挖掘技术研究综述
电子商务中的数据挖掘技术研究综述随着互联网和电子商务的迅猛发展，大量的数据在电子商务平台上产生并积累。
如何从这些海量的数据中提取有价值的信息成为了电子商务领域中的重要研究课题。
数据挖掘技术作为一种能够从大规模数据集中自动发现隐藏模式、规律和关联性的方法，逐渐成为电子商务中数据分析的重要工具。
本综述将对电子商务中的数据挖掘技术进行概括和剖析，介绍几种常用的数据挖掘技术，并探讨其在电子商务领域中的应用。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术是一种从大量数据集中抽取有价值信息的方法。
其基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据划分到不同的类别，聚类是将数据划分到类似的组中，关联规则挖掘是找到不同数据项之间的关联关系，异常检测是发现与大多数数据不同的数据。
二、常用的数据挖掘技术1. 分类算法分类算法是数据挖掘中的重要技术之一。
其主要目标是将数据集中的实例按照某种标准划分到不同的类别中。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
2. 聚类算法聚类算法是将数据集中的实例划分到类似的组中。
聚类算法可以用于分析消费者的购买行为、识别潜在的市场细分和识别异常数据等。
常用的聚类算法有K-means和层次聚类等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系。
在电子商务中，关联规则挖掘可用于根据购买历史推荐商品、发现商品之间的关联性以及挖掘用户喜好等。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori和FP-growth等。
4. 异常检测异常检测是找到与正常模式不符的数据。
在电子商务中，异常检测可用于检测信用卡欺诈、网络入侵和交易异常等。
常用的异常检测算法有基于统计的方法和基于机器学习的方法等。
三、电子商务中数据挖掘技术的应用1. 个性化推荐电子商务平台上有大量的商品和用户，如何为用户提供个性化的推荐成为了电子商务领域的研究重点。
数据挖掘技术可以根据用户的历史购买记录和偏好信息，从海量的商品中挖掘出用户可能感兴趣的商品，并为用户提供个性化的推荐。
商务数据挖掘介绍(教授制作)ln2.
李保坤老师 西南财经大学 统计学院
讲课内容纲要
• • • • • • 数据挖掘常用术语 数据挖掘的任务 机器学习方法 数据挖掘的步骤 数据准备 应用举例
１常用术语
“算法”指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类 树、辨识分析等等的特定程序。 “属性”也被称为“特性”、“变量”、或者从数据 库的观点，是一个“域” 。 “个体”是关于一个单元的测量值的集合――例如一 个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表 一个变量）。
4.数据挖掘步骤
1. 领会数据挖掘的目的 在此我们要明确问题是完成一个项目，即回 答一个或几个问题的一次性工作；还是开发一个应用，即一项持续性 的工作等等。 2. 获取分析所用的数据集合 这经常涉及到从一大型数据库随机采样 以获取分析所用的记录，还可能需要把几个数据库的数据合并到一起 。这些数据库可能是内部的（例如顾客以前的采购记录）或者是外部 的（例如信用等级）。虽然数据挖掘处理的是大型数据库，通常所作 的分析只需要数千或数万个记录。 3. 探索、清理、和预处理数据 这是为了确保数据的状态完好。数据 缺失怎么办？对于每一个变量其数值是否在合理的范围之内？有没有 明显的“异常值”（Outlier)数据要进行图形审查－－例如用多个散 布图可显示许多变量两两之间的关系。我们还需要保证变量、测量单 位、时间段等定义的一致性。 4. 精简数据以及数据分块 在此要消除不必要的变量，根据需要作变 量变换（例如，把一个数值变量“现金支出”变换成取值“支出 > $100”和“支出 $100”的类型变量）以及创建新变量。要保证理解 每一个变量的含义，以及把它包括在模型里是否敏感。当算法涉及到 有约束学习时，我们要把总的数据集合分成训练、验证和测试数据三 个子集合。
电子商务中的数据挖掘技术与应用
电子商务中的数据挖掘技术与应用在当今信息时代，电子商务已经成为了商业领域中的一股重要力量。
随着互联网的普及和数字化技术的发展，大量的数据被产生和收集。
如何从这些海量的数据中发现有价值的信息，对于电子商务公司来说是极为重要的。
而数据挖掘技术则成为了实现这一目标的重要手段之一。
本文将着重探讨电子商务中的数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术介绍1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从庞大的数据集中，通过数据分析技术和算法，发现其中潜在的、以往未知的信息或者模式的过程。
数据挖掘技术是信息技术领域的研究热点之一，能够帮助企业快速准确地发现商业机会、进行市场预测、提升业务流程等。
1.2 数据挖掘的技术方法数据挖掘主要依托于统计学、机器学习和人工智能等领域的理论和算法。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联分析、时序分析等。
这些方法通过对数据进行特征提取和模式识别来实现数据的价值挖掘。
二、电子商务中的数据挖掘应用2.1 用户画像与个性化推荐在电子商务领域，用户画像的构建和个性化推荐是数据挖掘技术常见的应用。
通过对用户的行为、购买习惯等数据的分析，使电子商务公司能够更好地了解用户需求，进而进行有针对性的产品推荐和营销活动。
2.2 价格定位与竞争分析数据挖掘技术也被广泛应用于电子商务中的价格定位和竞争分析。
通过对市场行情、竞争对手等数据的分析，电子商务公司可以有效确定产品的定价策略，找到合适的市场定位，提高商品的销售竞争力。
2.3 舆情监测与预警在信息爆炸的时代，舆情监测与预警成为了各大电商平台的必备工具。
通过数据挖掘技术，公司可以即时监控社交媒体、论坛等渠道上与公司相关的信息，及时发现并应对负面舆情，减少损失。
2.4 营销策略优化数据挖掘技术也可以帮助电子商务企业优化营销策略。
通过对历史销售数据和市场数据的分析，可以找出目标客户群体、优化广告投放渠道、提高营销效果，从而提升销售业绩。
三、数据挖掘技术面临的挑战与展望3.1 数据隐私与安全问题在数据挖掘的过程中，数据的隐私与安全问题是一个不容忽视的挑战。
商务数据挖掘的方法论和实践技巧
商务数据挖掘的方法论和实践技巧随着商务领域的高速发展，数据挖掘技术逐渐成为企业决策的重要工具。
通过挖掘大量的数据，可以让企业更好地了解市场、客户和竞争对手，从而制定出更加有效的商业策略和战略。
本文将介绍商务数据挖掘的方法论和实践技巧，帮助读者更好地应用数据挖掘技术。
一、商务数据挖掘的方法论1.问题定义和目标确定在进行商务数据挖掘之前，首先需要明确问题定义和目标确定。
这包括对企业的商业需求和目标进行分析，以及对数据挖掘问题进行定义和描述。
只有明确了问题和目标，才能有针对性地选择合适的数据挖掘技术，从而达到更好的效果。
2.数据收集和探索数据挖掘的首要任务是收集和探索数据。
要想挖掘出有意义的信息和知识，必须有足够质量和规模的数据。
在数据收集方面，可以通过企业现有的数据库，或者进行网上调查、社交网络分析等方式来获取数据。
在数据探索方面，可以使用聚类分析、主成分分析等数据可视化工具，来发现变量之间的关系和特征。
3.数据预处理和清洗数据预处理和清洗是数据挖掘的必要步骤。
由于企业收集的数据可能会存在一些错误、缺失、噪声等问题，需要进行数据清洗和处理。
这包括数据去重、缺失值填充、异常值剔除等操作。
只有对数据进行预处理和清洗，才能保证数据挖掘的准确性和可信度。
4.特征选择和特征提取在进行商务数据挖掘时，需要对数据进行特征选择和特征提取。
特征选择是挑选重要的变量，排除不相关的变量，以提高模型的准确性和简洁性。
特征提取则是从原始数据中提取有用的特征，以减少维度和复杂度。
这需要根据所选的算法和模型来选择适当的特征选择和特征提取方法。
5.模型选择和评估商务数据挖掘需要选择合适的模型和算法，以实现目标和问题的解决。
选择模型和算法需要根据问题的性质、数据的特征和需求的具体情况来进行分析和比较。
在模型选择完成后，需要对模型进行评估和验证，以保证模型的准确性和可靠性。
二、商务数据挖掘的实践技巧1.多算法比较和选择商务数据挖掘需要使用多种算法和模型，才能得到更加准确的结果。
商业数据挖掘技术与分析应用
商业数据挖掘技术与分析应用在当今社会的大数据时代，各行各业都在努力寻找能够优化业务效率、提高产品竞争力的方法。
商业数据挖掘技术是其中一种十分有效的方法。
本文将介绍商业数据挖掘技术的基本概念、应用案例以及如何实现商业数据挖掘技术。
一、商业数据挖掘技术的基本概念商业数据挖掘技术是一种从大规模数据中提取知识的技术。
在商业领域，这些知识可以用于预测顾客行为、挖掘商业机会、优化营销策略等方面。
商业数据挖掘技术通常包括以下步骤：1.数据采集：通过各种方式收集数据，包括顾客的购买记录、浏览记录等等。
2.数据预处理：对数据进行清理、去重、筛选等操作，以保证数据的准确性和完整性。
3.特征提取：对数据进行分析和解释，提取出其中的特征。
4.数据挖掘：利用各种数据挖掘方法对数据进行分析和挖掘，以发现更深层次的信息和规律。
5.模型建立：根据数据挖掘的结果建立相应的模型。
6.模型评估：对模型进行评估，发现其中的问题并进行修正。
7.应用预测：利用建立的模型进行商业决策和预测。
二、商业数据挖掘技术的应用案例商业数据挖掘技术在各种领域都有广泛的应用。
以下是一些商业数据挖掘技术的应用案例：1.顾客行为预测：通过分析顾客的购买行为和浏览行为，预测顾客的未来行为并制定相应的营销策略。
2.商品销量预测：通过分析商品的历史销售记录，预测未来商品的销售情况和销售趋势。
3.市场趋势分析：通过分析市场中的各种因素，预测未来的市场趋势，为企业决策提供参考。
4.企业风险分析：通过分析企业生产经营过程中出现的风险因素，制定相应的风险控制策略。
5.营销策略优化：通过对营销数据的深入分析，优化营销策略，提高广告投放效果。
三、商业数据挖掘技术的实现方法实现商业数据挖掘技术需要一定的技术和资源支持。
以下是实现商业数据挖掘技术的具体步骤：1.准备数据：准备商业数据，包括采集数据、清理数据、处理数据等。
2.选择数据挖掘技术：根据商业数据的特点选择相应的数据挖掘技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
电子商务数据挖掘技术分析
电子商务数据挖掘技术分析一、引言随着互联网的发展，电子商务已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
与此同时，数据挖掘技术也变得日益重要，因为电子商务网站存储了大量的用户数据和商品数据，如何快速有效地挖掘这些数据，已经成为了业界的研究焦点。
在本文中，我们将讨论数据挖掘技术在电子商务领域中的应用。
二、数据挖掘技术在电子商务领域中的应用1. 用户画像在电子商务领域中，用户画像是非常重要的。
通过分析用户的行为、兴趣和需求等，可以更好地为用户推荐商品，提高用户的购买率和满意度。
数据挖掘技术可以通过对用户历史行为数据的分析，建立用户画像模型，从而更精准地为用户推荐商品。
2. 商品推荐商品推荐是电子商务领域的核心问题之一。
传统的商品推荐方式，往往是基于商品的标签或者商品描述等信息，但这种方式很难准确地反映用户的需求。
而数据挖掘技术可以通过对用户历史行为数据的分析，建立用户画像模型，进而快速、精准地推荐商品，提高用户的购买率和满意度。
3. 库存管理在电子商务运营中，库存管理是一个关键问题。
如果库存过多，会增加成本；如果库存过少，则会影响销售。
数据挖掘技术可以通过对销售数据、季节因素、促销活动等因素进行分析，对未来销售量进行预测，从而优化库存管理，提高销售效率。
4. 营销策略在电子商务领域中，营销策略的制定非常重要。
数据挖掘技术可以通过对用户的历史数据进行分析，找到用户的偏好和需求，从而制定更精准的营销策略。
例如，通过对用户购买历史数据的挖掘，可以发现用户偏好哪些品牌、哪些类型的商品，以及什么时候更容易购买等信息，从而制定更科学的营销策略。
5. 价格优化电子商务平台上的价格优化是一个很重要的问题。
优化价格可以提高销售量和利润率，同时降低库存成本。
数据挖掘技术可以通过对历史销售数据和竞品价格的分析，找到价格对销售的影响，从而制定最优的价格策略。
三、数据挖掘技术在电子商务领域中的挑战尽管数据挖掘技术在电子商务领域中有着广泛应用，但也存在一些挑战，如下所述：1. 数据量大、复杂度高电子商务网站存储了大量的用户数据和商品数据，对数据处理和分析的要求比传统数据挖掘更高。
电子商务数据挖掘
电子商务数据挖掘随着互联网的快速普及和电子商务的迅速发展，大量的数据被产生并积累。
而这些数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过数据挖掘技术的应用，可以帮助企业做出更加明智的决策，提升市场竞争力。
本文将从数据挖掘的概念入手，介绍电子商务数据挖掘的意义和应用案例。
1. 数据挖掘的概念数据挖掘是指通过从大量数据中提取、总结和分析信息的过程，以发现其中潜藏的规律、关联和趋势。
它可以帮助我们从复杂的数据中获得有用的信息，揭示隐藏在数据背后的智慧。
2. 电子商务数据挖掘的意义电子商务数据挖掘是指将数据挖掘技术应用于电子商务领域，以挖掘和分析电子商务平台中产生的大量数据，从而提供决策支持和业务优化的依据。
它的意义在于：2.1 发现用户行为规律通过分析用户在电子商务平台的浏览记录、购买行为等数据，可以准确洞察用户的偏好和需求，从而改善产品和服务的设计，提升用户体验。
2.2 优化市场营销策略利用数据挖掘技术，可以对用户的购买记录、评论等数据进行分析，以了解市场的需求和竞争对手的动态，从而优化市场营销策略，提高销售额和市场份额。
2.3 预测销售趋势通过对历史销售数据的挖掘和分析，可以发现销售的季节性、周期性等规律，从而预测未来的销售趋势，为企业的生产和库存管理提供指导。
3. 电子商务数据挖掘的应用案例3.1 协同过滤推荐系统协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的历史行为，如购买记录、点击记录等，找出与其兴趣相似的其他用户，为其推荐符合其需求的产品或服务。
例如，当用户在电商平台上购买了一本小说集，系统可以推荐给他其他与该类别相似的小说，以满足用户的阅读需求。
3.2 市场细分分析市场细分是指将大市场划分为若干个相对独立的小市场，以便更好地满足不同用户群体的需求。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的地理位置、购买偏好、消费能力等信息，将用户划分为不同的细分市场，为企业的营销活动提供指导。
3.3 欺诈检测在电子商务平台上，存在一些欺诈行为，如虚假交易、盗刷信用卡等。
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二分指数的划分方法
• 对于在节点 的划分 ，二分指数的改进量为： 对于在节点t的划分 二分指数的改进量为： 的划分s， • 产生两个子节点间最大差异的划分s被选择。 被选择。 产生两个子节点间最大差异的划分 被选择
基尼指数对二分指数
• 当目标变量的类别数很小时，2 to 4，使用 当目标变量的类别数很小时， ， 基尼指数。 基尼指数。 •当目标变量的类别数较大时，4以上，使用 当目标变量的类别数较大时， 以上 以上， 当目标变量的类别数较大时 二分指数。 二分指数。 • 注意当使用二分指标时，误分类代价因素 注意当使用二分指标时， 不能使用。 不能使用。
混杂度： 混杂度：基尼指数
• 一个分类成功的输入变量会把观测记录中 的某一个类别在节点中占多数 • 输入变量在这方面越成功，从根节点到子 输入变量在这方面越成功， 节点的基尼指数的变化量就越大
基尼指数的变化量
• 对于划分 ，在节点t，基尼指数的变化量可 对于划分s，在节点 ， 以按以下公式计算： 以按以下公式计算：
CART对缺失值的处理 对缺失值的处理
• 一个代理划分将被用于处理预测变量中的 缺失值 • 假定 是节点 的最佳划分 所在的预测输 假定X* 是节点t的最佳划分 的最佳划分s*所在的预测输 入变量，代理划分s使用另外一个输入变量 入变量，代理划分 使用另外一个输入变量 X，s在t节点的划分效果最接近 节点的划分效果最接近s*。 ， 在 节点的划分效果最接近
二分指数划分的特点
•二分指数首先把目标变量的几个类别划分为 二分指数首先把目标变量的几个类别划分为 2个超类别（或群），每个群加起来接近数 个超类别（ ），每个群加起来接近数 个超类别 或群）， 据的一半。 据的一半。 •二分指数然后搜寻把这两个超级群分成子节 二分指数然后搜寻把这两个超级群分成子节 点的划分。 点的划分。
CART 终止条件
• 一个节点中的所有记录其预测变量值相同
• 树的深度达到了预先指定的最大值 • 节点的记录量小于预先指定的最小节点记录量 • 节点是纯节点，即所有的记录的目标变量值相同 节点是纯节点， • 混杂度的最大下降值小于一个预先指定的值
剪枝
• 在终止条件被满足，划分停止之后，下一 在终止条件被满足，划分停止之后， 步是剪枝： 步是剪枝： – 给树剪枝就是剪掉“弱枝”，弱枝指的是 给树剪枝就是剪掉“弱枝” 在验证数据上误分类率高的树枝 – 为树剪枝会增加训练数据上的错误分类率， 为树剪枝会增加训练数据上的错误分类率， 但精简的树会提高新记录上的预测能力 – 剪掉的是最没有预测能力的枝
混杂度： 混杂度：基尼指数
• 如果一个数据集合 的观测记录里包括n 如果一个数据集合T的观测记录里包括 的观测记录里包括 个类别，基尼指数的定义如下： 个类别，基尼指数的定义如下：
其中 是节点t的类别 的类别j的相对比例 是节点 的类别 的相对比例
混杂度： 混杂度：基尼指数
• 如果一个数据集合 被划分为两个子集合T1 如果一个数据集合T被划分为两个子集合 被划分为两个子集合 对应的记录数量分别是N 和T2，对应的记录数量分别是 1和N2 ，划 的基尼指数被定义为： 分(split)的基尼指数被定义为： 的基尼指数被定义为
CART对缺失值的处理 对缺失值的处理
•如果要预测一个新记录的目标变量值，它在 如果要预测一个新记录的目标变量值， 如果要预测一个新记录的目标变量值 节点t的 对应的输入变量上有缺失值 对应的输入变量上有缺失值， 节点 的X*对应的输入变量上有缺失值，预 测将使用代理划分s如果该新记录在 如果该新记录在X变量 测将使用代理划分 如果该新记录在 变量 上没有缺失值
• 能实现最大变化量的划分 （即在某输入变 能实现最大变化量的划分s（ 量某个值上把节点里观测记录划分到两个 子节点） 子节点）将被选用
关于混杂度示例
• 后面的３个片子由Dr. Hyunjoong Kim, Dept 后面的３个片子由 of Statistics, University of Tennessee制作 制作
混杂度测量： 混杂度测量：基尼指数
数据 混杂度
一个划分
划分的优度
基尼指数的变化量： 基尼指数的变化量：
数据 混杂度 另中
C(i|j)=把类别j的记录分类到类别i的错误分类代价 π(j)=类别j的先验值
基尼指数划分的特点
• 基尼指数关注的目标变量里面最大的类， 基尼指数关注的目标变量里面最大的类， 它试图找到一个划分把它和其它类别区分 开来。 开来。 • 完美的系列划分将会得到 个纯粹的子节点， 完美的系列划分将会得到k个纯粹的子节点 个纯粹的子节点， 每一个节点对应目标变量的一个类别。 每一个节点对应目标变量的一个类别。 • 如果误分类代价因素被加入，基尼指数试 如果误分类代价因素被加入， 图把代价最大的类别区分开来。 图把代价最大的类别区分开来。
CART 算法 – 概览
• 二叉树算法 • 把数据递进划分为两个子集，每一个子集 把数据递进划分为两个子集， 的记录会更纯 • 这一算法把误分类代价、先验概率、成本 这一算法把误分类代价、先验概率、 －复杂性剪枝
CART算法 算法
1. 基本思想是在每一个节点选择一个划分， 基本思想是在每一个节点选择一个划分， 使得其每一个子集（子节点） 使得其每一个子集（子节点）的数据比父 节点的数据更“ 一些 一些。 节点的数据更“纯”一些。CART 用一个混杂 度测度i(t)来测量一个划分的节点数据的混 度测度 来测量一个划分的节点数据的混 杂度。 杂度。
模型和评价
• 一旦树被生成，其预测值可以被评价如下 一旦树被生成， – 对名义和有序目标变量 对名义和有序目标变量: • 每一个节点为节点里的所有记录安排一个 预测类别 • 模型优劣根据所有误分类记录的比率判断
分类和回归树（ 分类和回归树（CART） ）
李保坤老师 西南财经大学 统计学院
本节内容提要
• CART算法 算法 • 关于混杂度 --基尼指数 基尼指数 --二分指数 --二分指数 • 剪枝 • CART对缺失值的处理 对缺失值的处理
CART算法 算法
• 分类和回归树（Classification and 分类和回归树（ Regression Trees，CART） ， ） • 有时被写作 C&RT • Breiman, L., J. H. Friedman, R. A. Oshen, and C. J. Stone, 1984. Classification and regression trees. Belmont, CA: Wadsworth.
s*把节点 把节点t=1 划分为 和 t=3 两个子节点 划分为t=2和 两个子节点。 把节点
CART算法 算法
4. 以上的划分搜索过程为每一个子节点重复 使用。 使用。 5. 当所有的终止标准被满足后生长过程停止。 当所有的终止标准被满足后生长过程停止。
混杂度的几个测度
• 目标变量是类别变量（名义） 目标变量是类别变量（名义） – 基尼指数（ Gini Index） 基尼指数（ ） – 二分指数 （Twoing Index） ） • 目标变量是类别变量（有序） 目标变量是类别变量（有序） – 有序二分指数（Ordered Twoing） 有序二分指数（ ） • 目标变量是连续变量 – 最小平方偏差（Least-Squared Deviation） 最小平方偏差（ ）
CART算法 算法
2. 如果在节点 的一个划分 s 把pL比率的数据 如果在节点t的一个划分 送到左子节点t 送到左子节点 L，把pR比率的数据送到右子 节点t 在节点t的划分 节点 R，在节点 的划分 s 降低的混杂度被定 义为： 义为：
CART算法 算法
• 3. CART 树的生长始于节点 (即, 全部训练数 即 据) t=1, 在所有可能的划分中选择一个划分 s*，该划分导致混杂度的最大降低。 ，该划分导致混杂度的最大降低。
• 实际上，这是两个子集的基尼指数的加权 实际上， 平均值
混杂度： 混杂度：基尼指数
• 基尼指数的最大值是 基尼指数的最大值是1-1/k，在此k是类别的 ，在此 是类别的 数量。当观测记录在k个类别上平均分布时 数量。当观测记录在 个类别上平均分布时 基尼指数就会最大 • 基尼指数的最小值的 ，这是当所有的观测 基尼指数的最小值的0， 记录都属于某一个类别时会发生的情况