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1.6 数据分析算法简介

大数据分析数据挖掘必备算法示例详解第1章数据分析绪论本章主要介绍预备知识即在进行数据分析前读者需要了解的知识与背景本节为数据分析算法简介

作者张重生来源机械工业出版社|2017-12-13 17:24

1.6 数据分析算法简介

数据分类的问题通常分为两个阶段在训练数据 每行数据都有类别 标签上的分类模型训练阶段以及使用该分类模型在测试数据 每行数据都没有类别 标签 上进行预测的阶段

从 ?#20445;?#24180; ңѣ发明的 ?#27169;常ɣ壝}z模PP壝}常?#31639;法到 ?#20445;?#24180;他提出的ã?#20445;?#31639;法再到 ?#20445;的?֣和 ã发表的 ӣ֣ ӣ֣ͣ壯算法?#20445;?#24180;的 ƣ的 ǣ?#27169;ԣP㣠}nPPԣ}?算法到 年 ƣ
的 ££磩算法再到 年 ǣ磭£ȣ的 ţ̣ ţ算法到 年前后产生的 ӣң ӣңã᪲分类算法几十年来机器学习领域已经产生了数十种数据分类算法

然而直到今天计算机领域并没有产生一个能够绝对胜过其他算法的分类算法相反在不同的数据和应用中各种分类算法有不同准确率的表现 壩譬如在某些数据上算法和 算法训练的分类模型可能取得最高的准确率而在另外一些数据上算法或 算法却能取得最高的预测准确率由于没有一个算法能够绝对胜过其他算法导致人们在?#23548;?#24212;用中总是需要结合具体的应用和数据选择最合适该数据的分类算法?#23433;?#25968;或者是若干分类算法的组合?#20113;?#22312;该数据上学习得到的分类模型能够达?#38454;?#39640;的预测准确率现在对于多数大数据分析 数据挖掘领域的研究人员而言设计一种新的高准确率的分类算法是非常困难的事情而如何选择最适合某个具体数据的分类算法或若干算法的组合已经上升为一种极其重要的技术事实上很多研究人员的工作并没有专注于设计全新的分类算法而基本上都是基于某一种或某几种现有的分类算法进行改进或组合 集成学习或者是优化分类算法的流程如增加属性选择或数据选择的步骤或者是改进收敛的条件 限制

根据文献介绍结合作者的切身使用经验ǣ?#27169;ԡbPƣP}̣⣙͡ţ̣?#25972;体上是分类准确度最高的 个算法为了达?#38454;?#20339;的分类准确率这 个算法都需要进行调参调参时通常将整个训练数据细分为训练数据 ԣ和验证数据 ֣ᣬ在 ԣ上 使用不同的参数训练分类模型并在 ֣上进行验证重复该过程直到得到一组能在 ֣上达?#38454;?#39640;分类准确率的参数调参的过程通常是极其耗时的例如如果不需要调参ǣ?#27169;?#26159;最快的算法但是?#30001;系?#21442;步骤之后其所需的运行时间会增加数十倍甚至更多


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