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方數(shù)據(jù)收集提高了信息泛化能力
發(fā)布時間:2017-08-14        瀏覽次數(shù):245        返回列表

  “預(yù)測”已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘模型可以做什么的可接受的描述,即我們常說的“預(yù)測模型”和“預(yù)測分析”。這是因為許多流行的數(shù)據(jù)挖掘模型經(jīng)常使用“預(yù)測可能的結(jié)果”(或者解釋可能的結(jié)果如何有可能)。這種方法是分類和回歸模型的典型應(yīng)用。

  但是,其他類型的數(shù)據(jù)挖掘模型,比如聚類和關(guān)聯(lián)模型也有“預(yù)測”的特征。這是一個含義比較模糊的術(shù)語。一個聚類模型被描述為“預(yù)測”一個個體屬于哪個群體,一個關(guān)聯(lián)模型可能被描述為基于已知基本屬性“預(yù)測”一個或更多屬性。

  同樣我們也可以分析“預(yù)測”這個術(shù)語在不同的主題中的應(yīng)用:一個分類模型可能被說成可以預(yù)測客戶行為—-更加確切的說它可以預(yù)測以某種確定行為的目標(biāo)客戶,即使不是所有的目標(biāo)個體的行為都符合“預(yù)測”的結(jié)果。一個詐騙檢測模型可能被說成可以預(yù)測個別交易是否具有高風(fēng)險性,即使不是所有的預(yù)測的交易都有欺詐行為。

  “預(yù)測”這個術(shù)語廣泛的使用導(dǎo)致了所謂的“預(yù)測分析”被作為數(shù)據(jù)挖掘的總稱,并且在業(yè)務(wù)解決方案中得到了廣泛的應(yīng)用。但是我們應(yīng)該意識到這不是日常所說的“預(yù)測”,我們不能期望預(yù)測一個特殊個體的行為或者一個特別的欺詐調(diào)查結(jié)果。
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