文件名称：分类的实现-数据挖掘技术及应用
文件大小：9.29MB
文件格式：PPT
更新时间：2024-05-15 10:17:39
数据挖掘
分类的实现 构建模型：预设分类类别 对每个样本进行类别标记 训练集构成分类模型 分类模型可表示为：分类规则、决策树或数学公式 使用模型：识别未知对象的所属类别 模型正确性的评价 已标记分类的测试样本与模型的实际分类结果进行比较 模型的正确率是指测试集中被正确分类的样本数与样本总数的百分比。测试集与训练集相分离，否则将出现过拟合（ over-fitting ）现象。