挖掘建模--分类与预测

1.分类与预测

1.1实现过程

分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。
分类属于有监督学习。

分类算法有两步过程：第一步是学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则，第二步是分类步，先用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，如果准确率是可以接受的则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测。

1.2常用的分类与预测算法

算法名称	算法描述
回归分析	挖掘建模–分类与预测–回归分析
决策树	挖掘建模–分类与预测–决策树
人工神经网络	挖掘建模–分类与预测–人工神经网络
贝叶斯网络
支持向量机