【CSDN学院视频】以性别预测为例，谈谈数据挖掘中常见的分类算法
一、数据挖掘概念
1.数据挖掘工程师
数据挖掘工程师 = 大数据工程师 + 算法工程师
2.数据挖掘主要任务
1) Prediction Tasks 预测性任务
Use some variables to predict unknown or future values of other variables
2) Description Tasks 描述性任务
Find human-interpretable patterns that describe the data
3) Common data mining tasks
- Classification [Predictive]
- Clustering [Descriptive]
- Association Rule Discovery [Descriptive]
- Sequential Pattern Discovery [Descriptive]
- Regression [Predictive]
- Deviation Detection [Predictive] -
3. 数据挖掘参考资料
4.数据挖掘深化
- The elements of Statistical Learning
- Pattern Recognition And Machine Learning
二、数据挖掘步骤
1.明确问题
1） 有什么样的数据，这是个什么问题？分类，聚类，推荐……
2） 怎样的假设？数据>anything
2.数据预处理
1） 数据集成,数据冗余，数值冲突
2） 数据采样
3） 数据清理，缺失值处理，噪声数据
3.特征工程
4.模型算法
1） 模型的选择，NB，LR，SVM，Ensemble，NN，DL
2） 自己实现还是利用开源工具
3） 模型的评价
5.产出
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
三、通过性别预测来看具体的数据挖掘问题
1.数据
数据1： 用户使用App的行为数据
launches 启动次数
durations 停留时长
model 机型
数据2：用户浏览网页的行为数据
四、分类模型和算法
1.决策树算法
1）属性选择： ID3 — 信息增益
C4.5 — 信息增益比
CART — 基尼指数
2） 特点： 便于理解和解释
不需要考虑异常数据，不需要考虑数据是否线性可分
容易过拟合
2.KNN算法
KNN算法特点：
1）对噪声敏感
2）采用适当的距离计算方式和数据预处理方式
3）适合处理样本不多的情况
4）K选取是个问题
3.Naive Bayes算法
贝叶斯定理： P（B|A）=P(A|B)*P(B)/P(AB)
特点：
4.Logistic Regression算法
5.Ensemble算法
6.Neural Network 和Deep Learning算法
神经网络
深度学习
7. 数据挖掘算法选择
五、分类算法评价
1.混淆矩阵
2.AUC
