[源码和文档分享]python数据分析（6）——挖掘建模（1）分类与预测
2019-01-03 11:08
956 查看
经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。
分类与预测问题是预测问题的两种主要的类型，分类主要是预测分类标号（基于离散属性的），而预测是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。
参考文档和完整的文档和源码下载地址：
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- [源码和文档分享]python数据分析（5）——数据预处理（下）
- 《数据分析与挖掘实战》总结及代码练习---chap5 挖掘建模---5.1 分类与预测
- [源码和文档分享]python数据分析（4）——数据预处理（上）
- [源码和文档分享]python数据分析（3）——数据特征分析（下）
- [源码和文档分享]python数据分析（2）——数据特征分析（上）
- 关于 Python 数据抓取、分析、挖掘、机器学习和Python 分布式计算内容分享
- 数据挖掘-oneR算法-Iris数据集分析-使用oneR算法进行分类预测(五)
- Python数据挖掘建模 chapter_6 主成分分析（简）
- python 数据分析，R语言与数据挖掘 | 学习资料分享 05
- Python3数据分析与挖掘建模实战
- KNIMI数据挖掘建模与分析系列_004_利用KNIMI做客户流失预测
- 【python数据挖掘课程】十八.线性回归及多项式回归分析四个案例分享
- 数据分析（7）-挖掘建模#分类模型特征
- 【python数据挖掘课程】二十.KNN最近邻分类算法分析详解及平衡秤TXT数据集读取
- 【Python数据分析】2nd-挖掘建模
- 关于 Python 数据抓取 & 分析 & 机器学习 & 挖掘 & 神经网络 内容的分享。
- 【数据分析】挖掘建模-分析与预测
- Python数据分析与挖掘实战—挖掘建模
- 『Python数据分析与挖掘实战』第五章：挖掘建模
- 数据挖掘-K-近邻分类器-Iris数据集分析-使用K-近邻分类器进行分类预测(四)