《分类数据分析》课件

分类数据分析课程概述分类数据分析概述分类数据分析，是通过分析数据来预测类别标签，例如客户是否会购买产品、邮件是否为垃圾邮件等。学习目标理解分类数据分析的基本概念，掌握数据预处理、特征工程和模型评估等关键技术。课程内容涵盖分类数据分析的各个方面，包括数据预处理、特征选择、模型选择和评估等。分类数据的特点类别标签数据属于离散类别。有限取值每个特征取值有限。预测分类目标是预测新数据的类别。数据预处理1数据清洗处理缺失值和异常值2特征转换将数据转换为适合模型训练的格式3特征缩放将数据缩放到一致的范围缺失值处理1删除记录移除含有缺失值的记录2均值填充用特征的平均值填充缺失值3插值使用插值方法估计缺失值异常值检测1定义在数据集中明显偏离其他数据点的观测值。2影响导致模型偏差，降低准确性，影响结果可靠性。3方法箱线图、Z分数、离群点检测算法等。相关性分析相关系数用于衡量变量之间线性关系的强弱程度。散点图可视化地展示两个变量之间关系的图形。特征筛选通过分析变量之间的相关性，可以帮助我们选择对预测目标有显著影响的特征。特征选择1减少维度从众多特征中选出最重要的特征，降低模型复杂度。2提高效率减少冗余特征，加速模型训练和预测过程。3提升性能选取最具预测力的特征，提高模型准确性和泛化能力。特征工程数据转换将原始数据转换为更适合模型训练的形式，例如数值化、标准化、归一化等。特征生成从现有特征中创建新的特征，例如组合特征、交叉特征、聚合特征等。特征选择从所有特征中选择最相关的特征，例如移除冗余特征、选择最具区分度的特征等。监督学习算法分类数据分析的核心是训练监督学习模型，利用已知标签的数据集预测新数据的类别。逻辑回归用于预测二元分类结果，例如用户是否点击广告。决策树通过一系列决策规则将数据分类，可解释性强。支持向量机找到最优分离超平面，用于解决线性可分和非线性可分问题。随机森林多个决策树的集成，降低模型方差，提高泛化能力。K近邻根据样本的最近邻来预测新样本的类别，简单易懂。神经网络模拟人脑神经网络，可处理复杂非线性关系，近年来应用广泛。逻辑回归基本原理逻辑回归是一种线性模型，用于预测二元分类问题，例如“是/否”或“真/假”。应用场景广泛应用于金融风险评估、欺诈检测、医疗诊断等领域。优势简单易懂，易于实现，解释性强。劣势对线性不可分的数据处理能力有限。决策树树状结构决策树以树状结构表示数据分类规则，从根节点开始，每个节点表示一个属性或特征，每个分支代表一个属性值，叶子节点表示最终分类结果。递归划分决策树的构建过程是递归地划分数据，选择信息增益最大的属性进行划分，直到所有节点都属于同一类别。分类预测通过决策树，可以将新的样本数据分类到相应的类别中，预测其所属类别。随机森林多决策树集成随机森林通过组合多个决策树来提高预测精度。随机子集采样每次构建决策树时，从原始数据集中随机抽取样本和特征。投票机制最终预测结果由所有决策树投票决定。K近邻距离度量K近邻算法利用距离度量来寻找与目标样本最相似的邻居。K值选择K值的选择会影响模型的复杂度和泛化能力。分类决策根据K个最近邻样本的类别，使用投票机制进行分类决策。支持向量机最大间隔分类器支持向量机是一种强大的分类算法，旨在找到将不同类别数据点分离的最优超平面。核函数支持向量机可以处理非线性可分数据，通过使用核函数将数据映射到更高维空间。鲁棒性支持向量机对噪声数据和异常值具有较强的鲁棒性，使其在实际应用中具有优势。神经网络人工神经网络模拟人脑的结构和功能，通过多个神经元层级处理信息，学习复杂模式。深度学习神经网络的深层结构，处理更抽象的信息，适用于复杂图像、语音、文本等数据。模型评估评估分类模型的性能，以确定其预测能力和可靠性。选择合适的评估指标，并使用适当的评估方法，例如交叉验证和留一法。准确率正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率预测为正类的样本中，实际为正类的样本比例。召回率实际为正类的样本中，预测为正类的样本比例。F1分数精确率和召回率的调和平均值。分类性能评估准确率正确预测的样本数量占总样本数量的比例。精确率预测为正样本的样本中，实际为正样本的比例。召回率实际为正样本的样本中，预测为正样本的比例。F1-score精确率和召回率的调和平均值。混淆矩阵混淆矩阵是一种可视化工具，用于评估分类模型的性能。它展示了模型预测结果与实际结果之间的关系，包括：真阳性(TP)：模型正确预测为阳性的样本数量假阳性(FP)：模型错误预测为阳性的样本数量真阴性(TN)：模型正确预测为阴性的样本数量假阴性(FN)：模型错误预测为阴性的样本数量ROC曲线ROC曲线，全称为受试者工作特征曲线，是一种评估分类模型性能的常用工具。它通过绘制不同阈值下真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的关系来直观地展示模型的分类能力。ROC曲线越接近左上角，说明模型的性能越好。左上角代表着模型能够完美地将正例和负例区分开来，而右下角则表示模型的性能很差，无法区分正例和负例。实操案例一使用分类数据分析技术，对真实世界的数据进行预测，并根据结果进行决策。实操案例二信用卡欺诈检测垃圾邮件分类疾病诊断实操案例三客户流失预测分析客户行为数据，预测哪些客户可能流失，并采取措施挽留。产品推荐系统根据用户购买历史和偏好，推荐更符合用户需求的产品。风险控制识别潜在的欺诈行为和风险，降低企业损失。实操案例四案例背景基于某电商平台用户行为数据，预测用户购买某类商品的可能性。数据分析流程数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、结果分析。主要指标准确率、召回率、F1-score，ROC曲线等。实操案例五金融风控基于历史数据，预测客户违约风险营销策略分析用户行为，优化广告投放医疗诊断辅助医生进行疾病诊断，提高效率总结与讨论分类数据分析概述从数据预处理到模型评估，我们探索了分类数据分析的关键步骤。算法选择不同的分类算法适用于不同的场景，需