《分類(lèi)數(shù)據(jù)分析》課件

分類(lèi)數(shù)據(jù)分析課程概述分類(lèi)數(shù)據(jù)分析概述分類(lèi)數(shù)據(jù)分析，是通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)類(lèi)別標(biāo)簽，例如客戶是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品、郵件是否為垃圾郵件等。學(xué)習(xí)目標(biāo)理解分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的基本概念，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和模型評(píng)估等關(guān)鍵技術(shù)。課程內(nèi)容涵蓋分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型選擇和評(píng)估等。分類(lèi)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)類(lèi)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)屬于離散類(lèi)別。有限取值每個(gè)特征取值有限。預(yù)測(cè)分類(lèi)目標(biāo)是預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類(lèi)別。數(shù)據(jù)預(yù)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(xùn)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(jì)缺失值異常值檢測(cè)1定義在數(shù)據(jù)集中明顯偏離其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的觀測(cè)值。2影響導(dǎo)致模型偏差，降低準(zhǔn)確性，影響結(jié)果可靠性。3方法箱線圖、Z分?jǐn)?shù)、離群點(diǎn)檢測(cè)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(qiáng)弱程度。散點(diǎn)圖可視化地展示兩個(gè)變量之間關(guān)系的圖形。特征篩選通過(guò)分析變量之間的相關(guān)性，可以幫助我們選擇對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)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(fù)雜度。2提高效率減少冗余特征，加速模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程。3提升性能選取最具預(yù)測(cè)力的特征，提高模型準(zhǔn)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(xùn)練的形式，例如數(shù)值化、標(biāo)準(zhǔn)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(xué)習(xí)算法分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的核心是訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，利用已知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類(lèi)別。邏輯回歸用于預(yù)測(cè)二元分類(lèi)結(jié)果，例如用戶是否點(diǎn)擊廣告。決策樹(shù)通過(guò)一系列決策規(guī)則將數(shù)據(jù)分類(lèi)，可解釋性強(qiáng)。支持向量機(jī)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(wèn)題。隨機(jī)森林多個(gè)決策樹(shù)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(lái)預(yù)測(cè)新樣本的類(lèi)別，簡(jiǎn)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(fù)雜非線性關(guān)系，近年來(lái)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(yù)測(cè)二元分類(lèi)問(wèn)題，例如“是/否”或“真/假”。應(yīng)用場(chǎng)景廣泛應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。優(yōu)勢(shì)簡(jiǎn)單易懂，易于實(shí)現(xiàn)，解釋性強(qiáng)。劣勢(shì)對(duì)線性不可分的數(shù)據(jù)處理能力有限。決策樹(shù)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)決策樹(shù)以樹(shù)狀結(jié)構(gòu)表示數(shù)據(jù)分類(lèi)規(guī)則，從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性或特征，每個(gè)分支代表一個(gè)屬性值，葉子節(jié)點(diǎn)表示最終分類(lèi)結(jié)果。遞歸劃分決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程是遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)，選擇信息增益最大的屬性進(jìn)行劃分，直到所有節(jié)點(diǎn)都屬于同一類(lèi)別。分類(lèi)預(yù)測(cè)通過(guò)決策樹(shù)，可以將新的樣本數(shù)據(jù)分類(lèi)到相應(yīng)的類(lèi)別中，預(yù)測(cè)其所屬類(lèi)別。隨機(jī)森林多決策樹(shù)集成隨機(jī)森林通過(guò)組合多個(gè)決策樹(shù)來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。隨機(jī)子集采樣每次構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，從原始數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取樣本和特征。投票機(jī)制最終預(yù)測(cè)結(jié)果由所有決策樹(shù)投票決定。K近鄰距離度量K近鄰算法利用距離度量來(lái)尋找與目標(biāo)樣本最相似的鄰居。K值選擇K值的選擇會(huì)影響模型的復(fù)雜度和泛化能力。分類(lèi)決策根據(jù)K個(gè)最近鄰樣本的類(lèi)別，使用投票機(jī)制進(jìn)行分類(lèi)決策。支持向量機(jī)最大間隔分類(lèi)器支持向量機(jī)是一種強(qiáng)大的分類(lèi)算法，旨在找到將不同類(lèi)別數(shù)據(jù)點(diǎn)分離的最優(yōu)超平面。核函數(shù)支持向量機(jī)可以處理非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，通過(guò)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(jī)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)和異常值具有較強(qiáng)的魯棒性，使其在實(shí)際應(yīng)用中具有優(yōu)勢(shì)。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(guò)多個(gè)神經(jīng)元層級(jí)處理信息，學(xué)習(xí)復(fù)雜模式。深度學(xué)習(xí)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(fù)雜圖像、語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)。模型評(píng)估評(píng)估分類(lèi)模型的性能，以確定其預(yù)測(cè)能力和可靠性。選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，并使用適當(dāng)?shù)脑u(píng)估方法，例如交叉驗(yàn)證和留一法。準(zhǔn)確率正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。精確率預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本中，實(shí)際為正類(lèi)的樣本比例。召回率實(shí)際為正類(lèi)的樣本中，預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本比例。F1分?jǐn)?shù)精確率和召回率的調(diào)和平均值。分類(lèi)性能評(píng)估準(zhǔn)確率正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例。精確率預(yù)測(cè)為正樣本的樣本中，實(shí)際為正樣本的比例。召回率實(shí)際為正樣本的樣本中，預(yù)測(cè)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(píng)估分類(lèi)模型的性能。它展示了模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的關(guān)系，包括：真陽(yáng)性(TP)：模型正確預(yù)測(cè)為陽(yáng)性的樣本數(shù)量假陽(yáng)性(FP)：模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為陽(yáng)性的樣本數(shù)量真陰性(TN)：模型正確預(yù)測(cè)為陰性的樣本數(shù)量假陰性(FN)：模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為陰性的樣本數(shù)量ROC曲線ROC曲線，全稱(chēng)為受試者工作特征曲線，是一種評(píng)估分類(lèi)模型性能的常用工具。它通過(guò)繪制不同閾值下真陽(yáng)性率（TPR）和假陽(yáng)性率（FPR）之間的關(guān)系來(lái)直觀地展示模型的分類(lèi)能力。ROC曲線越接近左上角，說(shuō)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(fù)例區(qū)分開(kāi)來(lái)，而右下角則表示模型的性能很差，無(wú)法區(qū)分正例和負(fù)例。實(shí)操案例一使用分類(lèi)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)真實(shí)世界的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行決策。實(shí)操案例二信用卡欺詐檢測(cè)垃圾郵件分類(lèi)疾病診斷實(shí)操案例三客戶流失預(yù)測(cè)分析客戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)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(gòu)買(mǎi)歷史和偏好，推薦更符合用戶需求的產(chǎn)品。風(fēng)險(xiǎn)控制識(shí)別潛在的欺詐行為和風(fēng)險(xiǎn)，降低企業(yè)損失。實(shí)操案例四案例背景基于某電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶購(gòu)買(mǎi)某類(lèi)商品的可能性。數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、結(jié)果分析。主要指標(biāo)準(zhǔn)確率、召回率、F1-score，ROC曲線等。實(shí)操案例五金融風(fēng)控基于歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)客戶違約風(fēng)險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)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(jìn)行疾病診斷，提高效率總結(jié)與討論分類(lèi)數(shù)據(jù)分析概述從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型評(píng)估，我們探索了分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。算法選擇不同的分類(lèi)算法適用于不同的場(chǎng)景，需