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數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)分析
2017-01-26
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數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)分析

1、過(guò)分?jǐn)M合問(wèn)題：

造成原因有：

（1）噪聲造成的過(guò)分?jǐn)M合（因?yàn)樗鼣M合了誤標(biāo)記的訓(xùn)練記錄，導(dǎo)致了對(duì)檢驗(yàn)集中記錄的誤分類）

（2）根據(jù)少量訓(xùn)練記錄做出分類決策的模型也容易受過(guò)分?jǐn)M合的影響。（由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏具有代表性的樣本，在沒(méi)有多少訓(xùn)練記錄的情況下，學(xué)習(xí)算法仍然繼續(xù)細(xì)化模型就會(huì)產(chǎn)生這樣的模型，當(dāng)決策樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)沒(méi)有足夠的代表性樣本時(shí)，很可能做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)）


（3）多重比較也可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)分?jǐn)M合（大量的候選屬性和少量的訓(xùn)練記錄最后導(dǎo)致了模型的過(guò)分?jǐn)M合）

2、泛化誤差的估計(jì)：

（1）樂(lè)觀估計(jì)（決策樹(shù)歸納算法簡(jiǎn)單的選擇產(chǎn)生最低訓(xùn)練誤差的模型作為最終的模型）

（2）悲觀誤差估計(jì)（使用訓(xùn)練誤差與模型復(fù)雜度罰項(xiàng)的和計(jì)算泛化誤差）

（3）最小描述長(zhǎng)度原則（模型編碼的開(kāi)銷加上誤分類記錄編碼的開(kāi)銷）

（4）估計(jì)統(tǒng)計(jì)上界（泛化誤差可以用訓(xùn)練誤差的統(tǒng)計(jì)修正來(lái)估計(jì)，因?yàn)榉夯`差傾向于比訓(xùn)練誤差大，所以統(tǒng)計(jì)修正通常是計(jì)算訓(xùn)練誤差的上界）

（5）使用確認(rèn)集（如2/3的訓(xùn)練集來(lái)建立模型，剩下的用來(lái)做誤差估計(jì)） 

3、處理決策樹(shù)中的過(guò)分?jǐn)M合：

A)：先剪枝（提前終止規(guī)則）：當(dāng)觀察到的不純性度量的增益（或估計(jì)的泛化誤差的改進(jìn)）低于某個(gè)確定的閾值時(shí)就停止擴(kuò)展葉節(jié)點(diǎn)。  B)：初始決策樹(shù)按照最大規(guī)模生長(zhǎng)，然后進(jìn)行剪枝的步驟，按照自底向上的方式修剪完全增長(zhǎng)的決策樹(shù)。

修剪有兩種方法：（1）用新的葉節(jié)點(diǎn)替換子樹(shù)，該葉節(jié)點(diǎn)的類標(biāo)號(hào)由子樹(shù)下記錄中的多數(shù)類確定；（2）用子樹(shù)中常見(jiàn)的分支替代子樹(shù)。當(dāng)模型不能再改進(jìn)時(shí)終止剪枝步驟。與先剪枝相比，后剪枝技術(shù)傾向于產(chǎn)生更好的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

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