一文读懂数据挖掘建模预测_数据挖掘做预测模型比较

听起来比较抽象，我们举个例子。

傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细风吹来，抬头看看天边的晚霞，嗯，明天又是一个好天气。走到水果摊旁，挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜，心里期待着享受这个好瓜。

由路面微湿、微风、晚霞得出明天是个好天气。根蒂蜷缩、敲声浊响、色泽青绿推断出这是个好瓜，显然，我们是根据以往的经验来对未来或未知的事物做出预测。

人可以根据经验对未来进行预测，那么机器能帮我们做这些吗？

能，这就是数据挖掘。

“经验”通常以“数据”的形式存在，数据挖掘的任务就是从历史数据（之前挑瓜的经历，注意是经历还不是经验）中挖掘出有用的“知识”，也就是所谓“模型”（现在就形成经验了），在面对新情况时（未抛开的瓜）模型就可以用来预测（是不是好瓜）。

用高中生能理解的数学语言来讲，数据挖掘建模任务的本质就是，根据一些历史已有的、从输入空间 X（如 {[色泽青绿；根蒂蜷缩；敲声浊响]，[色泽乌黑；根蒂蜷缩；敲声沉闷]，[色泽浅白；根蒂硬挺；敲声清脆]} ）到输出空间 Y（如 {好瓜，坏瓜，坏瓜}）的对应，找出一个函数 f，来描述这个对应关系，这个函数就是我们要的模型。

有了模型之后再做预测就简单了，也就是拿一套新 x，用这个函数算一个 y 出来就完了。

那么，模型又是怎么建立出来，也就是这个函数是怎么找出来的呢