模型选择:根据具体的分析目标选择合适的数据挖掘或机器学习模型,如聚类、关联规则挖掘、预测模型等。 模型训练和参数调整:使用历史数据对选择的模型进行训练,并通过调整模型参数来提高预测准确性和效果。 模型评估和验证:使用测试数据对训练好的模型进行评估和验证,确保模型能够准确地预测和发现有用的信息。 结果解释和应...
在机器学习中,常用的模型评估指标包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1 Score)、ROC曲线和AUC值等。 准确率(Accuracy):指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例,是最常用的评估指标。计算公式为:(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN),其中TP为真正例,TN为真负例,FP为假正例,FN为假负...
常用的评估方法包括相关系数、卡方检验、信息增益等。常见的Filter方法包括方差选择、相关系数选择、卡方检验选择等。 Wrapper方法:这类方法根据模型的性能来选择特征,常见的方法包括递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)、前向选择、后向选择等。这类方法通常需要基于具体的机器学习模型进行特征选择。 Embedded...