数据挖掘模型选择课件
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数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
随着大数据技术的发展，推荐系统在商业应用中越来越受到重视，成为提 升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘应用》课件
《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘与预测分析的模型算法培训课件
预测分析概念及应用领域
预测分析概念
预测分析是利用历史数据和统计学方法对未来趋势进行预测和分析的过程。通 过对历史数据的挖掘和分析，可以建立预测模型，对未来数据进行预测和解释 。
应用领域
预测分析广泛应用于金融、经济、医疗、教育、交通等各个领域。例如，在金 融领域，可以利用预测分析对股票价格、市场趋势等进行预测；在医疗领域， 可以利用预测分析对疾病发病率、流行趋势等进行预测。
网格搜索（Grid Search）
对多个超参数组合进行穷举搜索，找到最优的超参数组合。
随机搜索（Random Search）
在超参数空间中进行随机采样，寻找可能的更优超参数组合。
贝叶斯优化（Bayesian Optim…
利用贝叶斯定理对目标函数进行建模，通过不断迭代找到最优超参数 组合。
启发式搜索（Heuristic Sear…
优点
随机森林具有较高的预测精度，能够处理高维数据，并且对于缺失值和异常值具有较好的 鲁棒性。
AdaBoost提升方法性能评估
AdaBoost原理
AdaBoost是一种自适应的提升方法，通过迭代地训练弱 分类器并根据它们的错误率调整样本权重，最终得到一个 强分类器。
性能评估
AdaBoost的性能可以通过准确率、召回率、F1值等指标 进行评估。在实际应用中，AdaBoost往往能够取得较好 的分类效果，尤其是在处理不平衡数据集时。
06
据挖掘中实践
随机森林分类器原理及实现过程
原理
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果 来提高整体预测精度。
实现过程
随机森林的构建包括两个关键步骤，一是随机选择样本构建子数据集，二是在每个子数据 集上构建决策树。通过多次重复这个过程，可以生成一个由多个决策树组成的森林。
数据挖掘ppt课件
进行数据仓库部署，然后数据仓库投入
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
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43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
数据挖掘ppt课件
2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA
数据挖掘中的特征选择ppt课件
成果
结合LDA与二分K均值聚类的特点，提出了针对高维数 据集的自顺应聚类方法。利用线性判别分析(LDA)来实 现维归约，然后在低维数据集上执行二分k均值聚类来生 成类。低维空间的聚类结果又可以经过某种机制构造出 原数据集上的类。然后在此根底上再利用LDA进展维归 约，这个过程反复进展下去，不断地修正前面得到的聚 类结果，直到得到全局最优。
特征的评价函数
特征的评价函数分为五类：相关性，间隔，信息增益， 一致性和分类错误率。
常用的有平方间隔，欧氏间隔，非线性丈量， Minkowski间隔，信息增益，最小描画长度，互信息 ，依赖性度量或相关性度量，一致性度量，分类错误率 ，分类正确率
特征选择方法的模型
普通地，特征选择方法可以分为三种模型，分别是：过 滤模型、封装模型和混合模型。
分类〔Classification〕 聚类(Clustering) 相关规那么(Association Rule) 回归(Regression) 其他
特征归约在数据发掘中的作用
由于在文本分类、信息检索和生物信息学等数据发掘的 运用领域中，数据的维数往往是很高的。
高维的数据集中包含了大量的特征(属性)。比如一个文 本数据集中，每一个文本都可以用一个向量来表示，向 量中的每一个元素就是每一个词在该文本中出现的频率 。在这种情况下，这个数据集中就存在着成千上万的特 征。这种高维的数据给数据发掘带来了“维灾难〞(The Curse of Dimensionality)问题。
量) 数据缩减和变换 找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示 选择数据发掘的功能 数据总结, 分类模型数据发掘, 回归分析, 关联规那么
发掘, 聚类分析等
选择发掘算法 数据发掘: 寻觅感兴趣的方式 方式评价和知识表示 可视化，转换，消除冗余方式等等 运用发现的知识
- 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!)。
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集成学习－随机森林
• Bagging 策略
– bootstrap aggregation – 从样本集中重采样(有重复的)选出n个样本 – 在所有属性上，对这n个样本建立分类器(ID3、
C4.5、CART、SVM、Logistic回归等) – 重复以上两步m次，即获得了m个分类器 – 将数据放在这m个分类器上，最后根据这m个
数据挖掘模型选择
K-折交叉验证法
当K=m时，则得到“留一法”（leave-one-out, LOO）
数据挖掘模型选择
自助法
• 基于“自助采样”（bootstrap sampling）
– Pull up by your own bootstraps – 有放回采样、可重复采样 – 训练集与原样本集同规模 – 数据分布有所改变 – 约有36.8%的样本不出现
PR图：
学习器A优于学习器C 学习器B优于学习器C 学习器A？？学习器B
平衡点 (BEP)
（Break-Even Point, ） 学习器A优于学习器B 学习器A优于学习器C 学习器B优于学习器C
数据挖掘模型选择
性能度量－F1度量
数据挖掘模型选择
性能度量－ROC与AUC
数据挖掘模型选择
集成学习
I(
f
(xi )
¹
yi )
• 精度
å acc(
f ;D)
=
1 m
m i=1
I(
f
(xi
)
=
yi )
=1-
E(
f ;D)
数据挖掘模型选择
性能度量－查准率与查全率
• 查准率：precision，准确率，P
– 预测结果中是正例的比率
• 查全率：recall，sensitivity, 召回率， R
– 所有的正例中被正确预测出的比列
包外估计：out-of-bag estimation 数据挖掘模型选择
模型选择
• 三个关键问题：
– 如何获得测试结果 – 如何评估性能优劣 – 如何判断实质差别
评估方法 性能度量 比较检验
数据挖掘模型选择
性能度量
• 性能度量（performance measure）是衡量 模型泛化能力的评价标准，反映了任务需 求
分类器的投票结果，决定数据属于哪一类
数据挖掘模型选择
数据挖掘模型选择
• 随机森林在bagging基础上做了修改。
– 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本； – 从所有属性中随机选择k个属性，选择最佳分
割属性作为节点建立CART决策树； – 重复以上两步m次，即建立了m棵CART决策树 – 这m个CART形成随机森林，通过投票表决结
• 使用不同的性能度量往往会导致不同的评 判结果
• 什么样的模型是“好”的，不仅取决于算 法和数据，还取决于任务需求。
数据挖掘模型选择
• 回归任务
性能度量
• 分类任务
– 错误率与精度 – 查准率、查全率与F1 – ……
数据挖掘模型选择
性能度量－错误率与精度
• 错误率
å E(
f ;D)
=
1 m
m i=1
模型评估与选择
数据挖掘模型选择
泛化误差 vs 经验误差
• 泛化误差：在“未来”样本上的误差
• 经验误差：在训练集上的误差，亦称“训 练误差”
新样本 数据
训练数据
模型
新样本 属于什 么类别？
数据挖掘模型选择
过拟合 vs 欠拟合
数据挖掘模型选择
模型选择
• 三个关键问题：
– 如何获得测试结果 – 如何评估性能优劣 – 如何判断实质差别
果，决定数据属于哪一类
数据挖掘模型选择
投票机制
• 简单投票机制
– 一票否决(一致表决) – 少数服从多数
• 有效多数(加权)
– 阈值表决
• 贝叶斯投票机制
数据挖掘模型选择
• 但也可以使用SVM、Logistic回归等其他分类 器，习惯上，这些分类器组成的“总分类 器”，仍然叫做随机森林。
数据挖掘模型选择
• 定义：通过构建并结合多个学习器来完成学习任 务，又称为：多分类学习器系统、基于委，必须串行生产 的序列化方法： Boosting
– 个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成 的并行化方法：Bagging and Random Forest
数据挖掘模型选择
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
数据挖掘模型选择
评估方法 性能度量 比较检验
数据挖掘模型选择
评估方法
• 关键：怎么获得“测试集”？
– 原则：测试集与训练集“互斥”
• 常见方法：
– 留出法（hold-out） – 交叉验证法（cross validation） – 自助法（bootstrap）
数据挖掘模型选择
留出法
• 保持数据分布一致性（例如：分层采样） • 多次重复划分（例如：100次随机划分） • 测试集不能太大、不能太小（例如：1/5~1/3）
P = TP TP + Fp
R = TP TP + FN
数据挖掘模型选择
True Positive Rate, TPR, (Sensitivity) True Negative Rate, TNR, (Specificity) Positive Predictive Value, PPV False Positive Rate, FPR False Negative Rate, FNR False Discovery Rate, FDR 数据挖掘模型选择