数据挖掘建模（1）分类与预测
经过数据探索和数据预处理， 得到了可以直接建模的数据。 根据挖掘目标， 和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模型和偏差检测等模型， 帮助企业提取数据中蕴含的商业价值， 提高企业的竞争力。分类与预测：分类模型的实现步骤：常用的分类与预测算法：可参考： 逻辑回归（Logistic Regression）分类算法 决策树（De...
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经过数据探索和数据预处理， 得到了可以直接建模的数据。 根据挖掘目标， 和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模型和偏差检测等模型， 帮助企业提取数据中蕴含的商业价值， 提高企业的竞争力。
分类与预测：
分类模型的实现步骤：
常用的分类与预测算法：
可参考：
朴素贝叶斯分类
人工神经网络
朴素贝叶斯：
设
是实验E 的样本空间，A为E 的事件，
为 的一个划分
全概率公式为：
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