一種基于不確定數(shù)據(jù)的高效剪枝挖掘算法_第1頁(yè)
一種基于不確定數(shù)據(jù)的高效剪枝挖掘算法_第2頁(yè)
一種基于不確定數(shù)據(jù)的高效剪枝挖掘算法_第3頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行剪枝來(lái)降低不確定性對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的影響。具體來(lái)講，算法分為兩個(gè)階段：預(yù)處理和模型訓(xùn)練。C4.5決策樹模型。在訓(xùn)練過(guò)程中，算法C4.5預(yù)測(cè)客戶信用評(píng)級(jí)，從而幫助金融機(jī)構(gòu)制定更加科學(xué)、準(zhǔn)確的信貸政策，減少信貸風(fēng)險(xiǎn)。在評(píng)估算法效果的過(guò)程中，本文采用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。在實(shí)驗(yàn)中，本文選取了UCI數(shù)據(jù)集中的CarEvaluation數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，該數(shù)據(jù)集包含了6個(gè)特征和4個(gè)分類，共1727個(gè)實(shí)例。F197.11%、97.10%0.9706，表現(xiàn)良好。該算法高效剪枝挖掘算法雖然在處理不確定數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出了較好的效果，但仍然有一些潛在的問(wèn)題需要解決，如數(shù)據(jù)噪聲大、數(shù)據(jù)量過(guò)大等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，可以采用更加精細(xì)的特征選擇、噪聲處理等技術(shù)來(lái)提高SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，為不確定數(shù)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論