数据挖掘_task2数据探索分析EDA 1.前言 2.内容介绍 2.1 读取数据并查看大体信息 2.1.1读取数据 2.1.2 查看数据信息 2.1.2.1 数据集的概况 2.1.2.2 判断数据缺失和异常 2.1.2.3 预测值的分布 2.1.2.4 特征值的分布 2.1.2.5 特征值分析 2.1.3 pandas_profiling生成数据报告 1.前言 EDA目标 EDA的价值主要在于熟悉...

十九、FPGrowth算法介绍

数据挖掘  

  

2020-03-21 21:59:23

1. Apriori和FPGrowht算法的特点 FP-Growth算法概述 FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。 FP-Growth算法的特点 相比Apriori算法需要多次扫描数据库,FPGrowth只需要对数据库扫描2次。 第1次扫描事务数据库获得频繁1项集。 第2次扫描建立一颗FP-T...

数据分析Task2

数据挖掘  

  

2020-03-26 00:58:55

数据质量分析 数据分析是数据挖掘中非常重要的一步,也是对数据预处理的准备工作,如果数据分析这一步骤没有做好,那再好的数据模型都无法得到客观的验证。 在对数据进行质量分析的时候,主要是处理数据中的脏数据,脏数据即是不符合要求,无法直接进行相应分析的数据。常见的脏数据包括: 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据 含有特殊符号(如#,¥,*)的数据 缺失值 影响 数据的缺少主要包括记录的缺失和某些字段信...

二十二、分类与预测

数据挖掘  

  

2020-03-27 12:49:27

1. 分类与预测 分类的概念 预测分类标号(或离散值) 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据, 并用来分类新数据 预测 预测分类标号(或离散值)建立连续函数值模型,预测新事物 分类举例 分类问题的实施过程 分类问题的基本要素 分类问题的应用场景 常用的分类算法 2. 决策树分类算法 认识决策树 如何根据观看电影记录预测用户喜欢哪一种类型的电影? 决策树的形式 决策树是一个预测模型;他...

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合 五、模型融合 Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task5 模型融合 部分,带你来了解各种模型结果的融合方式,在比赛的攻坚时刻冲刺Top,欢迎大家后续多多交流。 赛题:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/int...

1.原理 关联规则用来找出事物之间的关联性,比如“如果小明买了面包,那么他也会买果汁”,下面我们通过一个实例来理解关联规则。 有这样一个交易数据集D,最小支持度为0.3,最小置信度为0.7,要求我们基于这个数据集求出商品间的关联规则。 这里需要引入两个概念: 支持度:Support(X) = X在数据集中出现的次数数据集的条数\frac{X在数据集中出现的次数}{数据集的条...

写在前面 该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案,部分参考了第二版的英文答案,由于个人水平有限,如若存在纰漏,请在评论区批评指正。另外,由于本次编辑格式较乱,可在资源下载区下载PDF版本以便参考。 第一章 引论 什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题: 1) 它是又一种噱头吗? 2) 它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗? 3) 我们提出了一种观点...

数据挖掘_unit25 1. 离群点的基本概念 1.1 离群点的概念 在样本空间中,与其他样本点的一般行为或特征不一致的点,我们称为离群点。 1.2 离群点的来源 数据来源不同,如欺诈、入侵、不寻常的实验结果等 数据变量变化引起,如顾客的新的购买模式、基因突变等 数据测量和收集误差 离群点检测的难点 在时间序列样本中发现离群点一般比较困难,因为这些离群点可能会隐藏在趋势、季节性或者其他变化中。 对...

1、基于词典的方法(字符串匹配,机械分词方法) 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功。 按照扫描方向的不同:正向匹配和逆向匹配 按照长度的不同:最大匹配和最小匹配 1.1正向最大匹配思想MM 1》从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段,m为大机器词典中最长词条个数。 2》查找大机器词典并进行匹配。...

赛题概况 比赛要求参赛选手根据给定的数据集,建立模型,预测金融风险。 赛题以预测金融风险为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某信贷平台的贷款记录,总数据量超过120w,包含47列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B,同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title...