数据管理-决策树建模课件

数据管理——决策树建模（精选）31、园日涉以成趣，门虽设而常关。32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月扬明辉，冬岭秀孤松。35、丈夫志四海，我愿不知老。数据管理——决策树建模（精选）数据管理——决策树建模（精选）31、园日涉以成趣，门虽设而常关。32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月扬明辉，冬岭秀孤松。35、丈夫志四海，我愿不知老。第四章决策树建模S41决策树介绍分类是数据挖掘的一个重要课题,它的目的是构造一个分类函数或分类模型(也常称为分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。数据分类的过程一般来说主要包含两个步骤第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型第二步,利用所获得的模型进行分类操作一、在小学数学教育中运用线段法教学的必要性线段法教学是指通过一个简单、通俗易懂的线段图，将单个或者几个复杂的数量关系表示出来，线段法教学是小学数学教学运用中最为关键也是最为常见的一种教学模式。线段法教学还可以把抽象的数学语言用直观的形式呈现出来，让小学生们更能明白其中的含义。在课堂上使用线段法教学，不仅可以帮助老师顺利地完成各项数学教学任务，还可以让学生们更加彻底地掌握新知识，解决复杂的数量问题，从整体上提高课堂教学质量。这种线段法教学模式从本质上讲，它只是学生与老师之间学习的一个辅助工具，而并非是整个数学教学过程中的最终学习目的。当学生们在学习数学这门课程的时候，难免会遇见数量关系复杂或者不容易理解的题目，在老师的帮助下，虽然可以通过多种办法和途径来解决这些问题，但会花上一些时间，这样就缩短了老师在课堂上传授新知识的时间，降低了学习效率。而如果使用线段法教学，则可以把更深层次的问题表现出来，老师在解答这些问题时，也可以通过线段法教学对学生进行讲解，通过这种通俗易懂的表达方式向学生们解释这些问题，使学生更容易理解。这样便从根本上提升了学生的做题速度，在保证教学质量的前提下，节省了大量做题时间，起到了事半功倍的效果。二、让学生们充分掌握线段法的应用在小学数学的课堂授课过程中，老师应该为学生们充分介绍线段法的含义以及内容。让学生对线段法教学有个初步认识，使他们知道线段法教学中的基本含义。现如今，很多小学的数学课堂中，当老师在解答某一个问题时，都会先列出线段图，在根据线段图来解决这些问题，当问题解决之后，会让学生仿照老师的方法，一边画图，一边根据线段图来解决问题。然而在这个过程中我们发现，大部分学生可以轻而易举地解决这些问题，可是在画线段图上还存在很大问题，因为他们都是在老师的要求或者条件下画图，学生的思维方式是为了画图而画图，使他们在解决问题时反其道而行之，并没有把画线段图看做是帮助自己解决问题的一个辅助手段。在整个小学数学授课过程中，老师要做的，便是要将这种“数形结合”的思想传递给学生，让他们从本质上认识到“线段法”教学对他们的帮助，使线段法教学真正成为帮助他们学习的一种重要工具。在整个小学数学授课过程中，老师应该循序渐进地将这种“线段法”教学模式贯彻到整个教学课堂内，在遇到问题或者困难时，没必要要求学生必须使用线段法来解决这些问题，老师可以把线段法教学的好处潜移默化地传递给学生，当学生在尝到了使用这种方法解决困难的甜头之后，自然而然也会对线段法的运用有一定了解，在今后的学习中，若是遇见了相同或者类似的问题，学生们也会轻而易举地使用线段图来解决这些问题，经过长期的运用和实践，他们便能熟练掌握这种线段法。成功的小学数学授课应该是把这种线段法教学模式灌输到学生们的思维中，使其变成一种习惯。为了更好地让学生们能够掌握线段法的知识以及更好地利用这种方法来解决问题，老师们还可以让学生们多做应用题。应用题最能有效地锻炼和培养学生们的思维能力以及理解能力，尤其是在工程问题以及路程问题方面，最适合让他们利用线段法来解决问题。在解决这些问题的同时，老师可以提醒他们运用“数形结合”的方法来解决，这样从根本上提升了他们的创新能力以及思维能力。三、线段图在应用题中的作用首先，线段法教学可以把那些抽象、难懂的语言转化为通俗易懂，容易理解的直观图形。对于小学生而言，他们的社会经历少，领悟能力差，这对理解题意带来了很大困难。老师可以通过线段图的方式把这些要点表达出来，使小学生们更容易理解和吸收。其次，在做应用题时，会遇到很多麻烦和困难，有些应用题的数量关系非常复杂，如果在这时使用线段法教学，则可以化难为易，对这些难题和要点做出一个准确判断，并使用更加简单容易的方法来解决问题。最后，因为应用题的思维逻辑较强，所以在某些数量较多的应用题中，很多学生容易被误导，在思维理解能力中产生混乱。如果在这时使用线段法教学，则可以大力拓宽学生的思维。除了以上所述的各种好处之外，在小学数学课堂上大力推广线段法教学模式，还可以对学生们进行多种能力的共同培养。比如，利用线段法教学可以促进他们对说话能力的培养、根据线段图的结构自己进行列式计算等等。对于现状图而言，整体的结构以及图画都显得大方美观，适合学生们对审美观以及艺术能力的培养。四、结语若要想让小学生在课堂上更好地掌握线段法教学，就应该将其落实到整个教学模式中，将这种教学模式和方法贯彻到小学生的思想中。因为小学生的理解能力和领悟能力都相对较弱，遇到那些较为复杂的应用题之后便不知如从下手，在这时就需要老师通过线段法教学，对学生们进一步指导，利用线段教学化难为易，通过简单、通俗易懂的图画将深奥的问题表现出来。除此之外，经常运用线段法教学还可以培养小学生的思维能力，逻辑训练能力以及审美能力。心血管系统作为内科学教学的重点和难点，是一门病种繁多，涉及内容复杂，而且难度大的一门学科，也是内科学中比较难以入门的临床课程。学生在学习时难以从书本获得全面的感受和体会，为最大限度地提高学生的学习兴趣，寻找和探索良好教学方法尤为重要。现将我们以典型病例教学法在循环系统疾病教学中的应用情况总结报道如下。1资料与方法1.1一般资料随机抽取我校2010级的临床医学生120人，随机分为观察组（60例）和对照组（60例），均本科五年制临床医学生。观察组中男生29例，女生31例；年龄19～23岁，平均年龄（21.6±2.1）岁。对照组中男生26例，女生34例；年龄18～23岁，平均年龄（21.4±2.4）岁。两组学生的一般资料比较，差异无统计学意义（P﹥0.05），具有均衡可比性。1.2方法对照组采用传统教学法完成循环系统疾病教学任务，即教师按教学大纲要求讲授为主的教学法。观察组采用典型病例教学法完成循环系统疾病教学任务，具体方式如下（1）课前教师根据教学大纲要求，选取典型病例，（2）授课前典型病例悬疑导入：首先，向学生展示典型病例，然后由易到难提出相关问题，让学生充分发表意见，并导入教学内容和目的，并提醒学生带着疑问听教师讲授；（3）教师讲授：教师就典型病例导入的内容根据教学目的进行讲授，使学生对教学内容有更深入的理解，（4）再次讨论分析：教师讲授后再次将前面的典型病例和问题展示给学生，让学生依据听课后掌握的知识补充回答相关问题，对仍有疑问的问题可继续讨论，（5）总结布置思考题：教师对学生的回答或不同看法进行点评，给出正确的思路和答案；最后布置课后思考题和作业，包括一些重要的概念和另一些与课堂导入的典型病例相似有不同的病例分析题，也可布置学生们课后查阅该疾病的诊治新进展，以加强学生的记忆和进一步提高解决临床实际问题的能力，在下一课时或课外辅导时间进行点评，巩固教学效果。在老师讲解的过程中通过采用多媒体、录像、图片、模型等多种手段，使讲课内容更生动，将临床实际病例与纯理论内容相结合，增强学生的学习主观能动性，加深了学生的印象，改进教学效果。1.3观察项目观察记录两组学生诊断学症状学的期末考试分数，考试总分为100分，同时采用调查问卷统计学生对教学方法的满意度状况，问卷调查主要内容关于典型病例教学模式的优缺点、可接受程度、总结及推理能力等方面，了解学生对典型病例教学模式的评价。1.4统计学分析研究采用SPSS13.0统计软件进行数据分析，计量资料采用均数±标准差（±s）表示、采用t检验，计数资料采用χ2检验。P﹤0.05为差异有统计学意义。2结果观察组的期末考试分数均明显高于对照组，且观察组学生满意度情况均明显优于对照组，组间差异均有统计学意义（P﹤0.05）。见表1、2。3讨论传统教学模式存在着弊端，即教学与实践脱节，理论知识与临床疾病脱离，“灌输式”“填鸭式”教学充斥课堂。忽略了学生的主观能动性，没有给学生创造主动学习的机会。因此，进入临床的医学生缺乏自主解决问题、分析问题的能力。当前医学模式的发展要求在临床医学教育过程中加强对医学生实践能力的培养[1]，因此有必要在传统的教学基础上，建立创新型的医学教学模式，进一步提高医学教学质量。在循环系统疾病讲授过程中引入典型病例教学法，教师采集临床实践中的经典案例讲解知识，更具有趣味性，调动学生的学习兴趣，引导学生思考、并进行总结、归纳，使感性与理性交互作用、相互推动，知识掌握的更加扎实[2]；并且通过案例讲解，让学生在案例的阅读、思考、分析、讨论中，建立起一套适合自己的完整而又严密的逻辑思维方法和思考问题的方式，以提高学生分析问题、解决问题的能力，进而提高素质，进入临床能更好地处理实际问题[3]心脏内科学是一门临床实践性很强的学科，运用典型病例教学模式可拉近内科学抽象的理论知识与各种心脏疾病临床诊治的距离，提高学生临床诊断能力。通过结合心脏各种疾病的临床病例开展的小组讨论，学生不必再死记硬背，变被动学习为主动学习，成为教学的主体，这样，激发学生的求知欲，提高学习的主动性，培养学生独立思考和团结协作精神；在病例的研究中，学生的自学能力、分析问题能力、查阅和收集资料能力以及计算机应用能力都得到提高；有效地缩短理论与实践的距离，使其能够很快地由医学生过渡到实习医生。综合本研究结果及以上所述可见，典型病例教学法在循环系统疾病教学中的应用效果满意，能够明显提高学生的成绩，并且有效改善了学生的满意度。数据管理——决策树建模（精选）31、园日涉以成趣，门虽设而常1第四章决策树建模第四章决策树建模2S41决策树介绍分类是数据挖掘的一个重要课题,它的目的是构造一个分类函数或分类模型(也常称为分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。数据分类的过程一般来说主要包含两个步骤第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型第二步,利用所获得的模型进行分类操作S41决策树介绍3S41决策树介绍分类是数据挖掘的一个重要课题,它的目的是构造一个分类函数或分类模型(也常称为分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。数据分类的过程一般来说主要包含两个步骤第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型第二步,利用所获得的模型进行分类操作S41决策树介绍4§41决策树介绍。第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型该模型是通过对数据库中各数据进行内容的分析而获得的。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合,每一数据行都属于一个确定的数据类别,其类别值是由一个属性来描述的(被称为类别标记属性)。因此分类学习又可称为监督学习,它是在已知训练桂本类别情况下,通过学习建立相应模型。而无监督学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的,如聚类分析。§41决策树介绍。5§41决策树介绍。第二步,利用所获得的模型进行分类操作首先对模型分类准确率进行估计Holdout方法是一种简单的估计方法,它利用一组带有类别的样本(称为测试样本)对由训练样本所构造出模型的准确性进行测试,通常测试样本是随机获得的,且与训练样本独立同分布。模型的准确性可以通过由该模型所正确分类的测试样本个数所占总测试样本的比例得到。即对于每一个测试样本,比较其已知的类别与学习所获模型的预测类别。§41决策树介绍。6§41决策树介绍。若模型的准确率是通过对训练数据集本身的测试所获得,由于学习模型倾向于过分逼近训练效据,从而造成对模型测试准确率的估计过于乐观。因此需要使用一个测试数据集来对学习所获模型的准确率进行测试工作。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的,那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知进行分类,即利用学习所获得的模型进行预测,对未知类别的数据行或对象判断其类别(属性)取值。§41决策树介绍。7分类算法训练数据分类规则nameincomecreditratinSandyJones<=30lowfairBilxcellentANDincome=higCourtneyFox31.40highexcellentTHENSusanlake40creditrating=excellentClairePhp40medAndreBeau31...40highexcellent由训练数据产生分类规则分类算法8分类规则测试数据新数据namegeincomecreditratingWohnHenri,31.40,high)FrankJones>40highCreditrating?SylviaCrest<=30lowfairAnneYee..40highexcellent由分类规则对新的样本数据进行分类分类规则9§41决策树介绍。常用的分类预测算法:●决策树归纳分类●贝叶斯分类●基于规则的分类●用后向传播分类遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法§41决策树介绍。10§41决策树介绍。411决策树的基本知识决策树方法最早产生于20世纪60年代,是由Hun等人研究人类概念建模时建立的学习系统CLS(conceptlearningsystem。到了70年代末,J.RossQuinlan提出ID3算法,引进信息论中的有关思想,提出用信息增益(informationgain)作为特征判别能力的度量,来选择属性作为决策树的节点,并将建树的方法嵌在一个迭代的程序之中。当时他的主要目的在于减少树的深度,却忽略了叶子数目的研究。1975年和1984年,分别有人提出了CHAID和CART算法。1986年,JC.Schlinner提出I4算法。1988年,P.E.Ugo提出I5R算法。1993年,Quinlan本人以ID3算法为基础研究出C4.5算法。新算法在对预测变量的缺失值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大的改进,C50是C4.5的商业改进版§41决策树介绍。11数据管理——决策树建模课件12数据管理——决策树建模课件13数据管理——决策树建模课件14数据管理——决策树建模课件15数据管理——决策树建模课件16数据管理——决策树建模课件17数据管理——决策树建模课件18数据管理——决策树建模课件19数据管理——决策树建模课件20数据管理——决策树建模课件21数据管理——决策树建模课件22数据管理——决策树建模课件23数据管理——决策树建模课件24数据管理——决策树建模课件25数据管理——决策树建模课件26数据管理——决策树建模课件27数据管理——决策树建模课件28数据管理——决策树建模课件29数据管理——决策树建模课件30数据管理——决策树建模课件31数据管理——决策树建模课件32数据管理——决策树建模课件33数据管理——决策树建模课件34数据管理——决策树建模课件35数据管理——决策树建模课件36数据管理——决策树建模课件37数据管理——决策树建模课件38数据管理——决策树建模课件39数据管理——决策树建模课件40数据管理——决策树建模课件41数据管理——决策树建模课件42数据管理——决策树建模课件43数据管理——决策树建模课件44数据管理——决策树建模课件45数据管理——决策树建模课件46数据管理——决策树建模课件47数据管理——决策树建模课件48数据管理——决策树建模课件49数据管理——决策树建模课件50数据管理——决策树建模课件51数据管理——决策树建模课件52数据管理——决策树建模课件53数据管理——决策树建模课件54数据管理——决策树建模课件55数据管理——决策树建模课件56数据管理——决策树建模课件57数据管理——决策树建模课件58数据管理——决策树建模课件59数据管理——决策树建模课件60数据管理——决策树建模课件61数据管理——决策树建模课件62数据管理——决策树建模课件63数据管理——决策树建模课件64数据管理——决策树建模课件65数据管理——决策树建模课件66数据管理——决策树建模课件67数据管理——决策树建模课件68数据管理——决策树建模课件69数据管理——决策树建模课件70数据管理——决策树建模课件71数据管理——决策树建模课件72数据管理——决策树建模课件73数据管理——决策树建模课件74数据管理——决策树建模课件75数据管理——决策树建模课件76数据管理——决策树建模课件77数据管理——决策树建模课件78数据管理——决策树建模课件79数据管理——决策树建模课件80数据管理——决策树建模课件81数据管理——决策树建模课件82数据管理——决策树建模课件83数据管理——决策树建模课件84数据管理——决策树建模课件85数据管理——决策树建模课件86数据管理——决策树建模课件87数据管理——决策树建模课件88数据管理——决策树建模课件89数据管理——决策树建模课件90数据管理——决策树建模课件91数据管理——决策树建模课件92数据管理——决策树建模课件93数据管理——决策树建模课件94数据管理——决策树建模课件95数据管理——决策树建模课件96数据管理——决策树建模课件97数据管理——决策树建模课件98数据管理——决策树建模课件99数据管理——决策树建模课件100数据管理——决策树建模课件101数据管理——决策树建模课件102数据管理——决策树建模课件103数据管理——决策树建模课件104数据管理——决策树建模课件105数据管理——决策树建模课件106数据管理——决策树建模课件107数据管理——决策树建模课件108数据管理——决策树建模课件109数据管理——决策树建模课件110数据管理——决策树建模课件111数据管理——决策树建模课件112数据管理——决策树建模课件113数据管理——决策树建模课件114数据管理——决策树建模课件115数据管理——决策树建模课件116数据管理——决策树建模课件117数据管理——决策树建模课件118数据管理——决策树建模课件119数据管理——决策树建模课件120数据管理——决策树建模课件121数据管理——决策树建模课件122数据管理——决策树建模课件123数据管理——决策树建模课件124数据管理——决策树建模课件125数据管理——决策树建模课件126数据管理——决策树建模课件127数据管理——决策树建模课件128数据管理——决策树建模课件129数据管理——决策树建模课件130数据管理——决策树建模课件131数据管理——决策树建模课件132数据管理——决策树建模课件133数据管理——决策树建模课件134数据管理——决策树建模课件135数据管理——决策树建模课件136数据管理——决策树建模课件137数据管理——决策树建模课件138数据管理——决策树建模课件139数据管理——决策树建模课件140数据管理——决策树建模课件141数据管理——决策树建模课件142数据管理——决策树建模课件143数据管理——决策树建模课件144数据管理——决策树建模课件145数据管理——决策树建模课件146数据管理——决策树建模课件147数据管理——决策树建模课件148数据管理——决策树建模课件149数据管理——决策树建模课件150数据管理——决策树建模课件151数据管理——决策树建模课件152数据管理——决策树建模课件153数据管理——决策树建模课件154数据管理——决策树建模课件155谢谢！61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈。——CocoChanel

62、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。——孔丘

64、人生就是学校。在那里，与其说好的教师是幸福，不如说好的教师是不幸。——海贝尔

65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦。——杰纳勒尔·乔治·S·巴顿谢谢！61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈。——CocoCha156数据管理——决策树建模（精选）31、园日涉以成趣，门虽设而常关。32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月扬明辉，冬岭秀孤松。35、丈夫志四海，我愿不知老。数据管理——决策树建模（精选）数据管理——决策树建模（精选）31、园日涉以成趣，门虽设而常关。32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月扬明辉，冬岭秀孤松。35、丈夫志四海，我愿不知老。第四章决策树建模S41决策树介绍分类是数据挖掘的一个重要课题,它的目的是构造一个分类函数或分类模型(也常称为分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。数据分类的过程一般来说主要包含两个步骤第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型第二步,利用所获得的模型进行分类操作一、在小学数学教育中运用线段法教学的必要性线段法教学是指通过一个简单、通俗易懂的线段图，将单个或者几个复杂的数量关系表示出来，线段法教学是小学数学教学运用中最为关键也是最为常见的一种教学模式。线段法教学还可以把抽象的数学语言用直观的形式呈现出来，让小学生们更能明白其中的含义。在课堂上使用线段法教学，不仅可以帮助老师顺利地完成各项数学教学任务，还可以让学生们更加彻底地掌握新知识，解决复杂的数量问题，从整体上提高课堂教学质量。这种线段法教学模式从本质上讲，它只是学生与老师之间学习的一个辅助工具，而并非是整个数学教学过程中的最终学习目的。当学生们在学习数学这门课程的时候，难免会遇见数量关系复杂或者不容易理解的题目，在老师的帮助下，虽然可以通过多种办法和途径来解决这些问题，但会花上一些时间，这样就缩短了老师在课堂上传授新知识的时间，降低了学习效率。而如果使用线段法教学，则可以把更深层次的问题表现出来，老师在解答这些问题时，也可以通过线段法教学对学生进行讲解，通过这种通俗易懂的表达方式向学生们解释这些问题，使学生更容易理解。这样便从根本上提升了学生的做题速度，在保证教学质量的前提下，节省了大量做题时间，起到了事半功倍的效果。二、让学生们充分掌握线段法的应用在小学数学的课堂授课过程中，老师应该为学生们充分介绍线段法的含义以及内容。让学生对线段法教学有个初步认识，使他们知道线段法教学中的基本含义。现如今，很多小学的数学课堂中，当老师在解答某一个问题时，都会先列出线段图，在根据线段图来解决这些问题，当问题解决之后，会让学生仿照老师的方法，一边画图，一边根据线段图来解决问题。然而在这个过程中我们发现，大部分学生可以轻而易举地解决这些问题，可是在画线段图上还存在很大问题，因为他们都是在老师的要求或者条件下画图，学生的思维方式是为了画图而画图，使他们在解决问题时反其道而行之，并没有把画线段图看做是帮助自己解决问题的一个辅助手段。在整个小学数学授课过程中，老师要做的，便是要将这种“数形结合”的思想传递给学生，让他们从本质上认识到“线段法”教学对他们的帮助，使线段法教学真正成为帮助他们学习的一种重要工具。在整个小学数学授课过程中，老师应该循序渐进地将这种“线段法”教学模式贯彻到整个教学课堂内，在遇到问题或者困难时，没必要要求学生必须使用线段法来解决这些问题，老师可以把线段法教学的好处潜移默化地传递给学生，当学生在尝到了使用这种方法解决困难的甜头之后，自然而然也会对线段法的运用有一定了解，在今后的学习中，若是遇见了相同或者类似的问题，学生们也会轻而易举地使用线段图来解决这些问题，经过长期的运用和实践，他们便能熟练掌握这种线段法。成功的小学数学授课应该是把这种线段法教学模式灌输到学生们的思维中，使其变成一种习惯。为了更好地让学生们能够掌握线段法的知识以及更好地利用这种方法来解决问题，老师们还可以让学生们多做应用题。应用题最能有效地锻炼和培养学生们的思维能力以及理解能力，尤其是在工程问题以及路程问题方面，最适合让他们利用线段法来解决问题。在解决这些问题的同时，老师可以提醒他们运用“数形结合”的方法来解决，这样从根本上提升了他们的创新能力以及思维能力。三、线段图在应用题中的作用首先，线段法教学可以把那些抽象、难懂的语言转化为通俗易懂，容易理解的直观图形。对于小学生而言，他们的社会经历少，领悟能力差，这对理解题意带来了很大困难。老师可以通过线段图的方式把这些要点表达出来，使小学生们更容易理解和吸收。其次，在做应用题时，会遇到很多麻烦和困难，有些应用题的数量关系非常复杂，如果在这时使用线段法教学，则可以化难为易，对这些难题和要点做出一个准确判断，并使用更加简单容易的方法来解决问题。最后，因为应用题的思维逻辑较强，所以在某些数量较多的应用题中，很多学生容易被误导，在思维理解能力中产生混乱。如果在这时使用线段法教学，则可以大力拓宽学生的思维。除了以上所述的各种好处之外，在小学数学课堂上大力推广线段法教学模式，还可以对学生们进行多种能力的共同培养。比如，利用线段法教学可以促进他们对说话能力的培养、根据线段图的结构自己进行列式计算等等。对于现状图而言，整体的结构以及图画都显得大方美观，适合学生们对审美观以及艺术能力的培养。四、结语若要想让小学生在课堂上更好地掌握线段法教学，就应该将其落实到整个教学模式中，将这种教学模式和方法贯彻到小学生的思想中。因为小学生的理解能力和领悟能力都相对较弱，遇到那些较为复杂的应用题之后便不知如从下手，在这时就需要老师通过线段法教学，对学生们进一步指导，利用线段教学化难为易，通过简单、通俗易懂的图画将深奥的问题表现出来。除此之外，经常运用线段法教学还可以培养小学生的思维能力，逻辑训练能力以及审美能力。心血管系统作为内科学教学的重点和难点，是一门病种繁多，涉及内容复杂，而且难度大的一门学科，也是内科学中比较难以入门的临床课程。学生在学习时难以从书本获得全面的感受和体会，为最大限度地提高学生的学习兴趣，寻找和探索良好教学方法尤为重要。现将我们以典型病例教学法在循环系统疾病教学中的应用情况总结报道如下。1资料与方法1.1一般资料随机抽取我校2010级的临床医学生120人，随机分为观察组（60例）和对照组（60例），均本科五年制临床医学生。观察组中男生29例，女生31例；年龄19～23岁，平均年龄（21.6±2.1）岁。对照组中男生26例，女生34例；年龄18～23岁，平均年龄（21.4±2.4）岁。两组学生的一般资料比较，差异无统计学意义（P﹥0.05），具有均衡可比性。1.2方法对照组采用传统教学法完成循环系统疾病教学任务，即教师按教学大纲要求讲授为主的教学法。观察组采用典型病例教学法完成循环系统疾病教学任务，具体方式如下（1）课前教师根据教学大纲要求，选取典型病例，（2）授课前典型病例悬疑导入：首先，向学生展示典型病例，然后由易到难提出相关问题，让学生充分发表意见，并导入教学内容和目的，并提醒学生带着疑问听教师讲授；（3）教师讲授：教师就典型病例导入的内容根据教学目的进行讲授，使学生对教学内容有更深入的理解，（4）再次讨论分析：教师讲授后再次将前面的典型病例和问题展示给学生，让学生依据听课后掌握的知识补充回答相关问题，对仍有疑问的问题可继续讨论，（5）总结布置思考题：教师对学生的回答或不同看法进行点评，给出正确的思路和答案；最后布置课后思考题和作业，包括一些重要的概念和另一些与课堂导入的典型病例相似有不同的病例分析题，也可布置学生们课后查阅该疾病的诊治新进展，以加强学生的记忆和进一步提高解决临床实际问题的能力，在下一课时或课外辅导时间进行点评，巩固教学效果。在老师讲解的过程中通过采用多媒体、录像、图片、模型等多种手段，使讲课内容更生动，将临床实际病例与纯理论内容相结合，增强学生的学习主观能动性，加深了学生的印象，改进教学效果。1.3观察项目观察记录两组学生诊断学症状学的期末考试分数，考试总分为100分，同时采用调查问卷统计学生对教学方法的满意度状况，问卷调查主要内容关于典型病例教学模式的优缺点、可接受程度、总结及推理能力等方面，了解学生对典型病例教学模式的评价。1.4统计学分析研究采用SPSS13.0统计软件进行数据分析，计量资料采用均数±标准差（±s）表示、采用t检验，计数资料采用χ2检验。P﹤0.05为差异有统计学意义。2结果观察组的期末考试分数均明显高于对照组，且观察组学生满意度情况均明显优于对照组，组间差异均有统计学意义（P﹤0.05）。见表1、2。3讨论传统教学模式存在着弊端，即教学与实践脱节，理论知识与临床疾病脱离，“灌输式”“填鸭式”教学充斥课堂。忽略了学生的主观能动性，没有给学生创造主动学习的机会。因此，进入临床的医学生缺乏自主解决问题、分析问题的能力。当前医学模式的发展要求在临床医学教育过程中加强对医学生实践能力的培养[1]，因此有必要在传统的教学基础上，建立创新型的医学教学模式，进一步提高医学教学质量。在循环系统疾病讲授过程中引入典型病例教学法，教师采集临床实践中的经典案例讲解知识，更具有趣味性，调动学生的学习兴趣，引导学生思考、并进行总结、归纳，使感性与理性交互作用、相互推动，知识掌握的更加扎实[2]；并且通过案例讲解，让学生在案例的阅读、思考、分析、讨论中，建立起一套适合自己的完整而又严密的逻辑思维方法和思考问题的方式，以提高学生分析问题、解决问题的能力，进而提高素质，进入临床能更好地处理实际问题[3]心脏内科学是一门临床实践性很强的学科，运用典型病例教学模式可拉近内科学抽象的理论知识与各种心脏疾病临床诊治的距离，提高学生临床诊断能力。通过结合心脏各种疾病的临床病例开展的小组讨论，学生不必再死记硬背，变被动学习为主动学习，成为教学的主体，这样，激发学生的求知欲，提高学习的主动性，培养学生独立思考和团结协作精神；在病例的研究中，学生的自学能力、分析问题能力、查阅和收集资料能力以及计算机应用能力都得到提高；有效地缩短理论与实践的距离，使其能够很快地由医学生过渡到实习医生。综合本研究结果及以上所述可见，典型病例教学法在循环系统疾病教学中的应用效果满意，能够明显提高学生的成绩，并且有效改善了学生的满意度。数据管理——决策树建模（精选）31、园日涉以成趣，门虽设而常157第四章决策树建模第四章决策树建模158S41决策树介绍分类是数据挖掘的一个重要课题,它的目的是构造一个分类函数或分类模型(也常称为分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。数据分类的过程一般来说主要包含两个步骤第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型第二步,利用所获得的模型进行分类操作S41决策树介绍159S41决策树介绍分类是数据挖掘的一个重要课题,它的目的是构造一个分类函数或分类模型(也常称为分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。数据分类的过程一般来说主要包含两个步骤第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型第二步,利用所获得的模型进行分类操作S41决策树介绍160§41决策树介绍。第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型该模型是通过对数据库中各数据进行内容的分析而获得的。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合,每一数据行都属于一个确定的数据类别,其类别值是由一个属性来描述的(被称为类别标记属性)。因此分类学习又可称为监督学习,它是在已知训练桂本类别情况下,通过学习建立相应模型。而无监督学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的,如聚类分析。§41决策树介绍。161§41决策树介绍。第二步,利用所获得的模型进行分类操作首先对模型分类准确率进行估计Holdout方法是一种简单的估计方法,它利用一组带有类别的样本(称为测试样本)对由训练样本所构造出模型的准确性进行测试,通常测试样本是随机获得的,且与训练样本独立同分布。模型的准确性可以通过由该模型所正确分类的测试样本个数所占总测试样本的比例得到。即对于每一个测试样本,比较其已知的类别与学习所获模型的预测类别。§41决策树介绍。162§41决策树介绍。若模型的准确率是通过对训练数据集本身的测试所获得,由于学习模型倾向于过分逼近训练效据,从而造成对模型测试准确率的估计过于乐观。因此需要使用一个测试数据集来对学习所获模型的准确率进行测试工作。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的,那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知进行分类,即利用学习所获得的模型进行预测,对未知类别的数据行或对象判断其类别(属性)取值。§41决策树介绍。163分类算法训练数据分类规则nameincomecreditratinSandyJones<=30lowfairBilxcellentANDincome=higCourtneyFox31.40highexcellentTHENSusanlake40creditrating=excellentClairePhp40medAndreBeau31...40highexcellent由训练数据产生分类规则分类算法164分类规则测试数据新数据namegeincomecreditratingWohnHenri,31.40,high)FrankJones>40highCreditrating?SylviaCrest<=30lowfairAnneYee..40highexcellent由分类规则对新的样本数据进行分类分类规则165§41决策树介绍。常用的分类预测算法:●决策树归纳分类●贝叶斯分类●基于规则的分类●用后向传播分类遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法§41决策树介绍。166§41决策树介绍。411决策树的基本知识决策树方法最早产生于20世纪60年代,是由Hun等人研究人类概念建模时建立的学习系统CLS(conceptlearningsystem。到了70年代末,J.RossQuinlan提出ID3算法,引进信息论中的有关思想,提出用信息增益(informationgain)作为特征判别能力的度量,来选择属性作为决策树的节点,并将建树的方法嵌在一个迭代的程序之中。当时他的主要目的在于减少树的深度,却忽略了叶子数目的研究。1975年和1984年,分别有人提出了CHAID和CART算法。1986年,JC.Schlinner提出I4算法。1988年,P.E.Ugo提出I5R算法。1993年,Quinlan本人以ID3算法为基础研究出C4.5算法。新算法在对预测变量的缺失值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大的改进,C50是C4.5的商业改进版§41决策树介绍。167数据管理——决策树建模课件168数据管理——决策树建模课件169数据管理——决策树建模课件170数据管理——决策树建模课件171数据管理——决策树建模课件172数据管理——决策树建模课件173数据管理——决策树建模课件174数据管理——决策树建模课件175数据管理——决策树建模课件176数据管理——决策树建模课件177数据管理——决策树建模课件178数据管理——决策树建模课件179数据管理——决策树建模课件180数据管理——决策树建模课件181数据管理——决策树建模课件182数据管理——决策树建模课件183数据管理——决策树建模课件184数据管理——决策树建模课件185数据管理——决策树建模课件186数据管理——决策树建模课件187数据管理——决策树建模课件188数据管理——决策树建模课件189数据管理——决策树建模课件190数据管理——决策树建模课件191数据管理——决策树建模课件192数据管理——决策树建模课件193数据管理——决策树建模课件194数据管理——决策树建模课件195数据管理——决策树建模课件196数据管理——决策树建模课件197数据管理——决策树建模课件198数据管理——决策树建模课件199数据管理——决策树建模课件200数据管理——决策树建模课件201数据管理——决策树建模课件202数据管理——决策树建模课件203数据管理——决策树建模课件204数据管理——决策树建模课件205数据管理——决策树建模课件206数据管理——决策树建模课件207数据管理——决策树建模课件208数据管理——决策树建模课件209数据管理——决策树建模课件210数据管理——决策树建模课件211数据管理——决策树建模课件212数据管理——决策树建模课件213数据管理——决策树建模课件214数据管理——决策树建模课件215数据管理——决策树建模课件216数据管理——决策树建模课件217数据管理——决策树建模课件218数据管理——决策树建模课件219数据管理——决策树建模课件220数据管理——决策树建模课件221数据管理——决策树建模课件222数据管理——决策树建模课件223数据管理