《分类与预测分析》课件

《分类与预测分析》欢迎来到《分类与预测分析》的课堂！本课程旨在帮助大家掌握数据挖掘领域中两种核心技术分类与预测通过本课程的学习，你将能够运用各种算法解决实际问题，从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持让我们一起开启数据分析之旅，探索数据的奥秘！课程简介目标与内容课程目标课程内容本课程旨在使学生掌握分类与预测分析的基本概念、原理和方法，课程内容涵盖分类与预测的基本概念、数据预处理方法、常用分类能够运用常用算法解决实际问题，并具备模型评估与优化的能力算法（如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻）、模型评估通过本课程的学习，学生将具备数据分析与挖掘的初步能力，为未指标、常用预测算法（如线性回归、逻辑回归）以及时间序列预测来的学习和工作打下坚实的基础等内容通过理论学习、实践操作和案例分析，帮助学生全面掌握分类与预测分析技术为什么要学习分类与预测分析？决策支持问题解决12分类与预测分析能够帮助我们分类与预测分析能够解决各种从大量数据中提取有价值的信实际问题，例如，通过分析医息，为决策提供科学依据例疗数据，可以预测疾病的发生如，通过分析客户数据，可以风险，从而采取预防措施；通预测客户的购买行为，从而制过分析金融数据，可以预测股定更有针对性的营销策略票价格的走势，从而进行投资决策职业发展3随着大数据时代的到来，分类与预测分析技术在各个领域都得到了广泛应用，掌握这些技术将有助于你的职业发展数据分析师、数据科学家等职位需求量大，薪资待遇优厚分类与预测分析的应用领域电子商务医疗健康金融服务推荐系统、客户细分、疾病诊断、药物研发、欺诈检测、信用评分、信用风险评估患者风险预测投资组合管理市场营销客户关系管理、市场细分、广告效果评估课程结构理论、实践、案例理论学习系统学习分类与预测分析的基本概念、原理和方法，为实践操作打下坚实的基础我们将深入探讨各种算法的数学原理，理解其适用场景和优缺点实践操作通过实际操作，掌握常用数据分析工具的使用，例如、等Python R我们将使用真实数据集进行建模、分析和评估，提升解决实际问题的能力案例分析通过分析经典案例，了解分类与预测分析在不同领域的应用我们将深入剖析案例的背景、目标、方法和结果，学习如何将理论知识应用于实际问题评估方式作业、考试、项目作业1通过布置作业，巩固所学知识，提升实践能力作业形式多样，包括理论题、计算题和编程题，旨在全面考察学生的掌握程度考试2通过期中和期末考试，考察学生对基本概念、原理和方法的理解考试形式包括选择题、填空题、简答题和计算题，全面考察学生的理论知识和应用能力项目3通过完成项目，综合运用所学知识，解决实际问题项目选题灵活，学生可以根据自己的兴趣选择，并在老师的指导下完成数据收集、建模、分析和评估等环节预备知识统计学基础描述性统计推断性统计12均值、方差、标准差、中位数、众数等假设检验、置信区间、显著性水平等回归分析概率论43线性回归、多元线性回归等概率、条件概率、贝叶斯定理等第一章绪论课程概述学习目标介绍分类与预测分析的基本概念、明确本课程的学习目标和内容，帮应用领域和发展趋势，为后续章节助学生更好地规划学习过程，提高的学习奠定基础学习效率预备知识回顾学习本课程所需的预备知识，帮助学生查漏补缺，为后续章节的学习做好准备什么是分类？什么是预测？分类预测分类是指根据数据的特征将其划分到不同的类别中例如，根据客预测是指根据已有的数据预测未来的趋势或结果例如，根据历史户的购买记录将其划分到不同的客户群体中，或者根据邮件的内容销售数据预测未来的销售额，或者根据气象数据预测未来的天气情将其划分到垃圾邮件或非垃圾邮件中分类的目标是学习一个分类况预测的目标是学习一个预测模型，能够准确预测未来的趋势或模型，能够将新的数据划分到正确的类别中结果分类与预测的差异与联系差异联系12分类的输出是离散的类别，而分类和预测都属于数据挖掘的预测的输出是连续的数值范畴，都需要从数据中学习模型联系3分类和预测可以结合使用，例如，先对客户进行分类，然后对不同类别的客户进行预测数据挖掘中的分类与预测模式识别数据分析智能决策从数据中发现隐藏的模对数据进行深入分析，为决策提供科学依据和式和规律提取有价值的信息支持分类与预测的基本步骤数据收集收集相关数据，并进行清洗和预处理模型选择选择合适的分类或预测模型模型训练使用训练数据训练模型模型评估使用测试数据评估模型的性能模型应用将模型应用于实际问题模型评估的重要性可靠性2评估模型预测结果的可靠性准确性1评估模型预测结果的准确性泛化能力评估模型对新数据的适应能力3第二章数据预处理数据清洗数据转换处理缺失值、异常值和重复值等标准化、归一化和离散化等数据规约特征选择和维度降低等数据清洗缺失值处理删除缺失值填充缺失值使用模型预测缺失值适用于缺失值比例较小的情况使用均值、中位数或众数填充缺失值使用回归模型或分类模型预测缺失值数据清洗异常值检测与处理统计方法1使用箱线图、原则等方法检测异常值3σ聚类方法2使用等聚类方法检测异常值K-means删除异常值3将异常值视为噪声，直接删除替换异常值4使用均值、中位数或边界值替换异常值数据转换标准化与归一化标准化归一化将数据转换为均值为，标准差为的将数据转换为到之间的范围0101分布数据规约特征选择过滤法根据特征的统计特性选择特征包装法使用模型评估特征的重要性嵌入法将特征选择嵌入到模型训练过程中数据规约维度降低主成分分析线性判别分析PCA1LDA将数据投影到新的低维空间寻找最佳的线性判别方向2第三章分类算法决策树-算法原理构建过程剪枝方法基于树结构的分类模型递归地选择最佳特征进行划分防止过拟合，提高泛化能力决策树算法原理决策树是一种基于树结构的分类模型，它通过一系列的决策规则将数据划分到不同的类别中决策树的每个节点表示一个特征，每个分支表示一个决策规则，每个叶子节点表示一个类别决策树的构建过程是一个递归的过程，它不断地选择最佳特征进行划分，直到满足停止条件为止信息增益与基尼指数信息增益基尼指数选择能够最大程度减少不确定性的特征选择能够最小化类别不纯度的特征决策树的构建过程特征选择选择最佳特征进行划分树的生成递归地生成子树剪枝防止过拟合决策树的剪枝方法预剪枝1在树的构建过程中进行剪枝后剪枝2在树构建完成后进行剪枝决策树的优缺点优点缺点易于理解和解释，能够处理离散型和连续型特征，能够处理缺失值容易过拟合，对连续型特征需要进行离散化处理，容易受到噪声数据的影响第四章分类算法支持向量-机SVM算法原理核函数寻找最佳超平面进行分类将数据映射到高维空间参数调优选择合适的参数，提高模型性能算法原理SVM支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是寻找一个最佳的超平面，能够将不同类别的样本分开，并且使得距离超平面最近的样SVM本（即支持向量）到超平面的距离最大可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而解决非线性分类问题SVM核函数的选择线性核函数多项式核函数12适用于线性可分的数据适用于非线性可分的数据高斯核函数3适用于非线性可分的数据，具有较强的泛化能力的参数调优SVM交叉验证网格搜索将数据划分为训练集和验证集在参数空间中搜索最佳参数组合的优缺点SVM优点缺点具有较强的泛化能力，能够处理高维数据，能够解决非线性分类问对参数敏感，训练时间较长，对缺失值敏感题的应用案例SVM图像识别文本分类人脸识别、物体识别等垃圾邮件过滤、情感分析等第五章分类算法朴素贝叶-斯算法原理概率估计基于贝叶斯定理和特征条件独立假计算先验概率和条件概率设优缺点简单高效，但假设过于严格贝叶斯定理回顾贝叶斯定理描述了在已知一些条件下，某事件发生的概率公式如下PA|B=其中，表示在发生的条件下发生的概率，[PB|A*PA]/PB PA|B BA表示在发生的条件下发生的概率，表示发生的概率，表PB|A AB PAA PB示发生的概率贝叶斯定理是朴素贝叶斯算法的基础B朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法它假设所有特征之间相互独立，从而简化了计算过程朴素贝叶斯算法的步骤如下计算先验概率；计算条件概率；使用贝叶斯定理计算后验概率；将样本划分到后验概率最大的类别中

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4.概率估计方法极大似然估计1使用样本数据估计概率拉普拉斯平滑2防止概率为的情况0朴素贝叶斯的优缺点优点缺点算法简单，易于实现，计算速度快，对小规模数据表现良好特征条件独立假设过于严格，可能影响分类效果，对输入数据的表达形式敏感第六章分类算法近邻-K KNN算法原理距离度量参数选择根据距离最近的K个邻居进行分类计算样本之间的距离选择合适的K值，提高模型性能算法原理KNN近邻算法是一种简单易懂的分类算法对于一个需要分类的样本，K KNNKNN算法首先找到距离该样本最近的个邻居，然后根据这个邻居的类别进行投票，K K将该样本划分到票数最多的类别中算法不需要训练模型，它是一种基于实KNN例的学习算法距离度量方法欧氏距离曼哈顿距离12两点之间的直线距离两点在各个坐标轴上的距离之和余弦距离3两向量之间的夹角余弦值的参数选择KNN值的选择K选择合适的值，避免过拟合或欠拟合K距离度量方法的选择根据数据的特点选择合适的距离度量方法的优缺点KNN优点缺点算法简单易懂，不需要训练模型，适用于多分类问题计算复杂度高，对K值敏感，对不平衡数据集表现不佳第七章模型评估混淆矩阵评估指标评估分类模型的性能准确率、精确率、召回率、F1值等模型选择选择最佳的模型混淆矩阵混淆矩阵是评估分类模型性能的一种常用方法它是一个的矩阵，其中N xN N表示类别的数量矩阵的每一行表示真实类别，每一列表示预测类别矩阵中的元素表示属于某个真实类别，并且被预测为某个类别的样本数量通过分析混淆矩阵，可以了解模型在各个类别上的表现，从而进行模型优化准确率、精确率、召回率、值F1准确率精确率召回率值F1所有预测正确的样本占总样本的预测为正例的样本中，真正为正所有正例样本中，被正确预测为精确率和召回率的调和平均值比例例的比例正例的比例曲线与ROC AUC曲线ROC AUC描述模型在不同阈值下的性能ROC曲线下的面积，表示模型的泛化能力模型选择交叉验证数据划分将数据划分为训练集和测试集模型训练使用训练集训练模型模型评估使用测试集评估模型性能交叉验证将数据划分为份，每次使用其中一份作为测试集，其余作为训练K集，重复次，取平均结果K第八章预测算法线性回归-线性回归模型最小二乘法建立线性关系模型估计模型参数评估指标均方误差、方等R线性回归模型线性回归模型是一种用于预测连续型变量的统计模型它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并试图找到一条最佳的直线（或超平面）来拟合数据线性回归模型可以用于预测未来的趋势，例如，预测房价、销售额等最小二乘法最小二乘法是一种用于估计线性回归模型参数的常用方法它的目标是最小化预测值与真实值之间的误差平方和通过最小二乘法，可以得到最佳的回归系数，使得模型能够更好地拟合数据线性回归的评估指标均方误差方MSE RR-squared预测值与真实值之间的误差平方和的模型解释因变量方差的比例平均值多元线性回归多元线性回归是线性回归的扩展，它允许使用多个自变量来预测因变量多元线性回归模型可以更好地描述自变量和因变量之间的关系，提高预测的准确性多元线性回归的应用非常广泛，例如，可以用于预测股票价格、销售额、人口数量等第九章预测算法逻辑回归-逻辑回归模型函数Sigmoid建立分类模型将线性回归的结果映射到0到1之间的概率值参数估计估计模型参数逻辑回归模型逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型虽然名字中带有回归，但它实际上“”是一种分类算法逻辑回归通过函数将线性回归的结果映射到到之间Sigmoid01的概率值，从而实现对样本的分类逻辑回归模型简单易懂，计算速度快，适用于二分类问题函数Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它的公式如下Sigmoid fx=1/1+e^-x函数可以将任意实数映射到到之间的概率值在逻辑回归中，Sigmoid01函数用于将线性回归的结果转换为样本属于某个类别的概率Sigmoid逻辑回归的参数估计极大似然估计梯度下降法通过最大化似然函数来估计模型参数通过迭代的方式寻找最佳参数组合逻辑回归的应用欺诈检测医疗诊断识别信用卡欺诈交易预测疾病的发生风险第十章时间序列预测基本概念时间序列分解模型ARIMA时间序列的定义和特点将时间序列分解为趋势、季节性和随机常用的时间序列预测模型性成分时间序列的基本概念时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据点时间序列数据广泛存在于各个领域，例如，股票价格、气象数据、销售额等时间序列分析是指对时间序列数据进行分析，提取有价值的信息，用于预测未来的趋势或结果时间序列的分解趋势季节性12时间序列的长期变化趋势时间序列在一年内的周期性变化随机性3时间序列中无法解释的随机波动模型ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它的全称是自回归积分滑动平均模型ARIMA AutoregressiveIntegrated MovingAverage Model模型可以对时间序列进行平稳化处理，并提取时间序列中的自相关性和偏自相关性，从而进行预测模型的应用非常广泛，ARIMA ARIMA例如，可以用于预测股票价格、销售额、气象数据等。