《数据挖掘建模》课件

《数据挖掘建模》PPT课件欢迎来到数据挖掘建模的世界！在这个课件中，你将学习到什么是数据PPT挖掘，为什么它如此重要，以及它的应用领域数据挖掘基础数据挖掘流程应用领域应用领域了解数据挖掘的基本流程数据挖掘在医疗保健领域的应数据挖掘在企业中的应用及其用现状及前景价值应用领域数据挖掘在社交媒体中的应用及相关挑战数据预处理数据清洗缺失值处理数据去噪、替换或删除异常值了解处理缺失值的各种方法数据变换特征选择包括数据标准化、归一化等预处理技术介绍选择重要特征的方法及工具分类模型什么是分类模型？1它是如何工作的？决策树模型2决策树模型的优点和缺点朴素贝叶斯模型3介绍朴素贝叶斯模型及其应用近邻模型K-4优缺点及值如何影响模型表现k聚类模型聚类模型实例聚类算法聚类模型评估了解聚类模型在现实生活中的介绍均值聚类、层次聚类和介绍常用的聚类模型评估指标K实例聚类模型DBSCAN关联规则挖掘什么是关联规则挖掘？介绍关联规则挖掘及其应用基本概念介绍支持度、置信度、提升度等关联规则挖掘中的重要概念算法Apriori介绍算法和如何使用它来发现频繁项集Apriori算法FP-growth介绍算法及其在处理大规模数据时的优势FP-growth模型评估准确率、召回率和值曲线和值混淆矩阵和系数F1ROC AUCKappa了解这些评价指标的含义并介绍如何使用曲线和介绍混淆矩阵和系数，ROC Kappa学会如何计算它们值评估模型表现并学会如何使用它们来评估AUC分类模型模型优化超参数优化模型稳定性模型调试了解如何对模型进行参数调整，介绍如何提高模型稳定性，避介绍如何调试模型，以避免不以达到最佳性能免过拟合和欠拟合必要的错误结语数据挖掘的前景学习建议12展望数据挖掘的未来及其应用提供学习数据挖掘的建议推荐学习资源3分享学习数据挖掘的好资源和书籍。