使用clementine得到混淆矩阵

最新推荐文章于 2024-03-18 21:01:22 发布
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分类专栏： 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dengjiaxing0321/article/details/49854133
本文介绍了如何利用Clementine工具，通过建立决策树模型，对新数据进行验证并生成混淆矩阵。步骤包括构建决策树模型，将其应用于数据流，并定制混淆矩阵的显示选项，以展示相关统计结果。

1，使用决策树模型，首先根据训练数据集得到决策树模型，


然后将得到的模型添加到流中，使用得到的模型来验证新数据：


设置矩阵格式如下：


最后就可以得到混淆矩阵


还可以编辑外观选择需要显示的选项

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怎么得到混淆矩阵并把它可视化
qq_38939498的博客
05-05 1953
怎么得出混淆矩阵，并把它可视化 1、首先需要得到混淆矩阵这个东西。这个混淆矩阵在sklearn.metrics库中，对于一些需要分类后查看分类效果的同学来说，这个可视化必不可少。 这是python。下面展示一些 内联代码片。 // A code block from skelearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt pred = [1,0,1,2,3,1,0,1,2,3] true = [1,0,1,2,3,1,
混淆矩阵
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
08-07 2035
在统计学和机器学习的教材（不是工具书）、在R 、SPSS里面，我们学到的...
如何使用Clementine获得混淆矩阵
孙琨SealSun
11-22 2849
如何使用Clementine获得混淆矩阵 具体步骤见图 （1）（2）（3）（4）（5）
获取混淆矩阵
jiangshandaiyou的博客
11-24 1372
二分类 二分类比较简单，所以我们先来分析一下二分类的情况。 我们利用 sklearn中的 confusion_matrix 函数来得到混淆矩阵，函数原型为： sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true：样本真实的分类标签列表 y_pred：样本预测的分类结果列表 labels：类别列表，可用于对类别重新排序或选择类别子集。默认，则将y_true 或y_pred 中至少出现
Clementine实验指导_1
05-11
6. 模型评估与优化：文档可能会介绍如何在Clementine中评估建立的模型效果，包括交叉验证、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数等评估指标，以及如何调整模型参数来提高模型性能。 7. 结果解释和应用：最后，文档可能...
Clementine教程
qq_33620071的博客
11-07 4566
Clementine教程 数据挖掘课程要求使用这个软件Clementine来进行实验，之前完全没听说过这个软件。网上搜到的资料也比较少，特别是优快云上面有个博客名字叫做Clementine完整教程，然后内容也是Clementine教程这几个字，把我给惊呆了，这也能写博客？现在实验都已经做完了因此记录下使用方法，希望对其他人能有帮助。 简介 页面 在Clementine软件中只需要简单的像画图一...
Clementine 14.0 (PASW Modeler) 数据挖掘 手册
06-22
- **混淆矩阵**：用于评估分类模型的性能，显示了模型对于不同类别的预测结果。 #### 知识点五：相关技术和工具集成 - **CRISP-DM过程模型**：Clementine遵循的是一种通用的数据挖掘项目框架，包括业务理解、数据...
Clementine回归分析和判别分析
静待花开
12-23 5883
Clementine回归分析和判别分析 二项Logistic回归 熟悉统计的同学对回归肯定不陌生。前面我们介绍正态分布（NormalDistribution）的时候也多少提到过回归。事实上，回归这一概念最早是在19世纪7、80年华由著名的生物统计学家高尔顿（著名生物学家达尔文的表弟，一译高尔登）提出来的。高尔顿在研究遗传现象时，发现母体偏高的子代有趋于普通高度的趋势；母体偏矮的子代有也有趋于普
Tensorflow2.0对不平衡数据的分类（含混淆矩阵与ROC图）
12-22
文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本（欺诈）和负样本（未欺诈）的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’，’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比：有bias_initializer vs 没有bias_initializer没有bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型有bias_initializer计算bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型8、保存初
Clementine 可视化数据挖掘应用实例-银行信贷规则评估
01-06
可视化数据挖掘应用实例一则——某银行信贷规则评估 吴源林 （上海财经大学MBA 学院，上海 200083） 摘要：本文应用 Clementine 工具，通过对某银行评估客户信用申请的资料挖掘，展示 了数据挖掘中遇到的问题和解决思路。 关键词：数据挖掘；决策树；Clementine 数据挖掘是运用模式识别技术，以及统计和数 学知识，通过对大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、随机的数据集进行详尽审查挖掘，以发现数 据中内在的关联性、特征和趋势。数据挖掘综合了 多种学科技术，能提供数据分类、聚类、关联和预 测等功能。 近年来，数据挖掘技术已经在 国外多行业中得到了普遍应用，尤 其在金融、电信、零售等领域。许 多企业纷纷利用数据挖掘技术作为 他们获取竞争优势的战略工具，典 型的数据挖掘应用包括生产营运管 理、营销管理和信用分析等。一些 软件公司也推出了功能强大、用户 友好的数据挖掘应用软件，如SAS 公司的Data Miner，SPSS 公司的 Clementine，IBM Intelligent Miner 等，微软公司在其客户关系管理软 件CRM3.0 中也集成了部分数据挖 掘功能。 目前国内不少企业也正在引进 和开始实施这些技术，以期提高其 决策管理能力和竞争优势。但数据 挖掘不仅仅是一个技术运用问题， 其涉及到商务活动中的各个方面。 如果我们对所研究的问题和数据挖掘方法的认识不 够深入的话，则很可能得到错误的信息，造成巨大 的经济损失。 本文通过对日本某银行审批客户申请贷款的记 录进行挖掘，展示数据挖掘中可能遇到的问题和解 决思路，并希望能起到抛砖引玉的作用。 数据挖掘功能的强大性，使其几乎可以运用于 任何商业或科研领域，为了保障数据挖掘的质量和 有效性，SPSS 公司联合几大行业巨头制定了“数据 挖掘跨行业标准流程”（CRISP-DM1）。我们下面的 挖掘过程也将严格按照该流程进行。为清晰展现整 个数据挖掘流程， 我们使用了SPSS 公司的 Clementine 工具。该工具使用节点连接的方式建立 模型，能让我们直观了解建模过程，并把注意力集 中在具体问题的分析上。 一、商业理解，亦即研究理解阶段 这一阶段把项目的目标和要求用清晰的，并把 这些目标和制约条件转化成数据挖掘问题的定义， 形成一个初步实现目标的策略； 在本例中，我们的目标是要找出银行批准或否
Clementine数据和案例
11-18
clementine的一些案例和数据 6.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.6310 0.8620 -0.1670 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.9920 0.2970 1.0000 0.3070 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.4100 1.0000 0.9860 -0.5650 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.6830 0.8250 1.0000 0.5620 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.9380 0.5400 1.0000 0.7780 -0.715
分类器评价、混淆矩阵与ROC曲线
Manketon的专栏
03-12 855
转自： http://cos.name/2011/09/evaluation-of-classifiers/
混淆矩阵、ROC、AUC
gyq423的博客
09-10 6288
主要内容 （1）混淆矩阵（主要指标） （2）绘制ROC （3）AUC （4）多分类 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一、混淆矩阵 样本 预测值 1 0 实...
决策树分类评估指标之混淆矩阵
The Zen of Data Analysis
10-07 6891
问题的提出 如果决策树的目标是尽量捕获少数类，则准确率模型评估的意义不大，需要新的模型评估指标。简单来看，只需要查看模型在少数类上的准确率就好，只要能够将少数类尽量捕捉出来，就能够达到目的。 但是，新问题又出现了，对多数类判断错误后，会需要人工甄别或者更多的业务上的措施来一一排除判断错误的多数类，这往往伴随着很高的成本。比如银行在判断”一个申请信用卡的客户是否会出现违约行为“的时候，如果一个客户被...
使用决策树模型绘制混淆矩阵、ROC曲线、特征变量重要性排序图
最新发布
qq_45856698的博客
03-18 2345
决策树模型可以处理各种类型的特征（连续型、离散型、类别型等），不需要对特征进行过多的预处理工作，因此非常适合初步探索数据。通过绘制混淆矩阵、ROC曲线和特征变量重要性排序图，可以直观地了解模型的性能表现以及对于预测的重要特征，有助于进一步分析和改进模型。下面开始代码实战。
SPSS-clementine 简单的操作体验
jianbaosss的专栏
11-02 7320
最近咋研究clementine，发现他功能很强大，流程也很清晰化，现在记录一个简单的操作过程，以下为整个操作过程图 研究说明，主要研究顾客的购买行为，主要究对象为顾客购买A商品的情况，我们主要研究顾客买了A商品后是否会再次购买A。B商品是A商品的附加商品，使用B商品会对是否再次购买A商品产生较大影响。 数据说明，来自数据库的2张表，第一张来自一个商品A销售数据，记录了客户ID,第一次购买A
Clementine中文教程及经典使用实例详解
根据提供的文件信息，知识点将围绕Clementine数据挖掘软件展开，着重介绍其使用方法、数据流应用，并结合经典实例为初学者提供指导。以下是详细的介绍： ### 标题知识点： 1. **Clementine软件简介** - ...
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