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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、過分?jǐn)M合問題：

造成原因有：

（1）噪聲造成的過分?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)化模型就會產(chǎn)生這樣的模型，當(dāng)決策樹的葉節(jié)點(diǎn)沒有足夠的代表性樣本時，很可能做出錯誤的預(yù)測）


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

2、泛化誤差的估計(jì)：

（1）樂觀估計(jì)（決策樹歸納算法簡單的選擇產(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）最小描述長度原則（模型編碼的開銷加上誤分類記錄編碼的開銷）

（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)練集來建立模型，剩下的用來做誤差估計(jì)） 

3、處理決策樹中的過分?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)）低于某個確定的閾值時就停止擴(kuò)展葉節(jié)點(diǎn)。  B)：初始決策樹按照最大規(guī)模生長，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的決策樹。

修剪有兩種方法：（1）用新的葉節(jié)點(diǎn)替換子樹，該葉節(jié)點(diǎn)的類標(biāo)號由子樹下記錄中的多數(shù)類確定；（2）用子樹中常見的分支替代子樹。當(dāng)模型不能再改進(jìn)時終止剪枝步驟。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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