《分類數(shù)據(jù)分析》課件

分類數(shù)據(jù)分析課程概述分類數(shù)據(jù)分析概述分類數(shù)據(jù)分析，是通過分析數(shù)據(jù)來預測類別標簽，例如客戶是否會購買產(chǎn)品、郵件是否為垃圾郵件等。學習目標理解分類數(shù)據(jù)分析的基本概念，掌握數(shù)據(jù)預處理、特征工程和模型評估等關(guān)鍵技術(shù)。課程內(nèi)容涵蓋分類數(shù)據(jù)分析的各個方面，包括數(shù)據(jù)預處理、特征選擇、模型選擇和評估等。分類數(shù)據(jù)的特點類別標簽數(shù)據(jù)屬于離散類別。有限取值每個特征取值有限。預測分類目標是預測新數(shù)據(jù)的類別。數(shù)據(jù)預處理1數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值2特征轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓練的格式3特征縮放將數(shù)據(jù)縮放到一致的范圍缺失值處理1刪除記錄移除含有缺失值的記錄2均值填充用特征的平均值填充缺失值3插值使用插值方法估計缺失值異常值檢測1定義在數(shù)據(jù)集中明顯偏離其他數(shù)據(jù)點的觀測值。2影響導致模型偏差，降低準確性，影響結(jié)果可靠性。3方法箱線圖、Z分數(shù)、離群點檢測算法等。相關(guān)性分析相關(guān)系數(shù)用于衡量變量之間線性關(guān)系的強弱程度。散點圖可視化地展示兩個變量之間關(guān)系的圖形。特征篩選通過分析變量之間的相關(guān)性，可以幫助我們選擇對預測目標有顯著影響的特征。特征選擇1減少維度從眾多特征中選出最重要的特征，降低模型復雜度。2提高效率減少冗余特征，加速模型訓練和預測過程。3提升性能選取最具預測力的特征，提高模型準確性和泛化能力。特征工程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型訓練的形式，例如數(shù)值化、標準化、歸一化等。特征生成從現(xiàn)有特征中創(chuàng)建新的特征，例如組合特征、交叉特征、聚合特征等。特征選擇從所有特征中選擇最相關(guān)的特征，例如移除冗余特征、選擇最具區(qū)分度的特征等。監(jiān)督學習算法分類數(shù)據(jù)分析的核心是訓練監(jiān)督學習模型，利用已知標簽的數(shù)據(jù)集預測新數(shù)據(jù)的類別。邏輯回歸用于預測二元分類結(jié)果，例如用戶是否點擊廣告。決策樹通過一系列決策規(guī)則將數(shù)據(jù)分類，可解釋性強。支持向量機找到最優(yōu)分離超平面，用于解決線性可分和非線性可分問題。隨機森林多個決策樹的集成，降低模型方差，提高泛化能力。K近鄰根據(jù)樣本的最近鄰來預測新樣本的類別，簡單易懂。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可處理復雜非線性關(guān)系，近年來應(yīng)用廣泛。邏輯回歸基本原理邏輯回歸是一種線性模型，用于預測二元分類問題，例如“是/否”或“真/假”。應(yīng)用場景廣泛應(yīng)用于金融風險評估、欺詐檢測、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。優(yōu)勢簡單易懂，易于實現(xiàn)，解釋性強。劣勢對線性不可分的數(shù)據(jù)處理能力有限。決策樹樹狀結(jié)構(gòu)決策樹以樹狀結(jié)構(gòu)表示數(shù)據(jù)分類規(guī)則，從根節(jié)點開始，每個節(jié)點表示一個屬性或特征，每個分支代表一個屬性值，葉子節(jié)點表示最終分類結(jié)果。遞歸劃分決策樹的構(gòu)建過程是遞歸地劃分數(shù)據(jù)，選擇信息增益最大的屬性進行劃分，直到所有節(jié)點都屬于同一類別。分類預測通過決策樹，可以將新的樣本數(shù)據(jù)分類到相應(yīng)的類別中，預測其所屬類別。隨機森林多決策樹集成隨機森林通過組合多個決策樹來提高預測精度。隨機子集采樣每次構(gòu)建決策樹時，從原始數(shù)據(jù)集中隨機抽取樣本和特征。投票機制最終預測結(jié)果由所有決策樹投票決定。K近鄰距離度量K近鄰算法利用距離度量來尋找與目標樣本最相似的鄰居。K值選擇K值的選擇會影響模型的復雜度和泛化能力。分類決策根據(jù)K個最近鄰樣本的類別，使用投票機制進行分類決策。支持向量機最大間隔分類器支持向量機是一種強大的分類算法，旨在找到將不同類別數(shù)據(jù)點分離的最優(yōu)超平面。核函數(shù)支持向量機可以處理非線性可分數(shù)據(jù)，通過使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維空間。魯棒性支持向量機對噪聲數(shù)據(jù)和異常值具有較強的魯棒性，使其在實際應(yīng)用中具有優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能，通過多個神經(jīng)元層級處理信息，學習復雜模式。深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深層結(jié)構(gòu)，處理更抽象的信息，適用于復雜圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)。模型評估評估分類模型的性能，以確定其預測能力和可靠性。選擇合適的評估指標，并使用適當?shù)脑u估方法，例如交叉驗證和留一法。準確率正確預測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。精確率預測為正類的樣本中，實際為正類的樣本比例。召回率實際為正類的樣本中，預測為正類的樣本比例。F1分數(shù)精確率和召回率的調(diào)和平均值。分類性能評估準確率正確預測的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例。精確率預測為正樣本的樣本中，實際為正樣本的比例。召回率實際為正樣本的樣本中，預測為正樣本的比例。F1-score精確率和召回率的調(diào)和平均值?；煜仃嚮煜仃囀且环N可視化工具，用于評估分類模型的性能。它展示了模型預測結(jié)果與實際結(jié)果之間的關(guān)系，包括：真陽性(TP)：模型正確預測為陽性的樣本數(shù)量假陽性(FP)：模型錯誤預測為陽性的樣本數(shù)量真陰性(TN)：模型正確預測為陰性的樣本數(shù)量假陰性(FN)：模型錯誤預測為陰性的樣本數(shù)量ROC曲線ROC曲線，全稱為受試者工作特征曲線，是一種評估分類模型性能的常用工具。它通過繪制不同閾值下真陽性率（TPR）和假陽性率（FPR）之間的關(guān)系來直觀地展示模型的分類能力。ROC曲線越接近左上角，說明模型的性能越好。左上角代表著模型能夠完美地將正例和負例區(qū)分開來，而右下角則表示模型的性能很差，無法區(qū)分正例和負例。實操案例一使用分類數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對真實世界的數(shù)據(jù)進行預測，并根據(jù)結(jié)果進行決策。實操案例二信用卡欺詐檢測垃圾郵件分類疾病診斷實操案例三客戶流失預測分析客戶行為數(shù)據(jù)，預測哪些客戶可能流失，并采取措施挽留。產(chǎn)品推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶購買歷史和偏好，推薦更符合用戶需求的產(chǎn)品。風險控制識別潛在的欺詐行為和風險，降低企業(yè)損失。實操案例四案例背景基于某電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)，預測用戶購買某類商品的可能性。數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練、模型評估、結(jié)果分析。主要指標準確率、召回率、F1-score，ROC曲線等。實操案例五金融風控基于歷史數(shù)據(jù)，預測客戶違約風險營銷策略分析用戶行為，優(yōu)化廣告投放醫(yī)療診斷輔助醫(yī)生進行疾病診斷，提高效率總結(jié)與討論分類數(shù)據(jù)分析概述從數(shù)據(jù)預處理到模型評估，我們探索了分類數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。算法選擇不同的分類算法適用于不同的場景，需