大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之dm經(jīng)典模型(更新版)
【正文】 況下，所有輸入之間應該線性無關(guān)。對 Y=aX+b 就可以說明這一點，該方程是一條簡單的直線，取值隨之X的取值而邊變化，從負無窮到正無窮。多元回歸引入線性回歸的那個例子使用了單一的輸入——持續(xù)期——來解釋日訪問量隨時間的變化。例如，考慮不同年齡的汽車保險購買人的風險。R度量了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。在0~1的范圍內(nèi)，值越大表明兩者之間存在很強的關(guān)系，越下其關(guān)系越下。這些點出現(xiàn)的原因，可能是由于一些人為記錄的原因造成的。這里引入“殘差”，就是度量預測值與實際值之差。最佳擬合曲線的定義就是最小二乘法的定義。Y軸，日訪問量的增加?！白罴训摹标P(guān)系是指最大限度地減少了從數(shù)據(jù)點到擬合曲線的垂直距離的平方和。似然的組合有一個假設(shè)：各維度關(guān)于目標彼此獨立。樸素貝葉斯模型最吸引人的點：對于待評分的觀測，如果缺失某些輸入值，可以簡單地將缺失的似然從模型中去掉。回到基于營銷市場、渠道獲取、最初信用評分、費率計算、電話號碼類型、手機型號以及客戶年齡來預測客戶流失的例子。這些變量都具有預測能力。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型（下）數(shù)據(jù)分析微信公眾號datadw——關(guān)注你想了解的，分享你需要的。比如目標變量是取消業(yè)務的概率，解釋變量是市場、獲取渠道、初始信用評分、利率計劃、電話號碼類型、手機號以及客戶年齡。一種估計結(jié)果概率的方法是計算樣本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)結(jié)果次數(shù)的百分比。、樸素貝葉斯計算對任意數(shù)量屬性中的每一個屬性，樸素貝葉斯公式都將目標事件的幾率與該事件的似然聯(lián)系起來。而在實際中，這種真正相互獨立的情況很少見。在樸素中，需要為每一個維度單獨計算似然，之后組合這些似然，從而計算出目標概率。輸入變量和目標變量必須都是數(shù)值變量，回歸方程描述了兩者之間的一種算術(shù)關(guān)系。根據(jù)X軸，時間的遞增。最佳擬合曲線的性質(zhì)：在所有可能的曲線中，最佳擬合曲線指的是從觀察點到曲線垂直距離的平方最下的那條曲線，散點圖顯示了每個點到曲線之間的距離。但是，存在很多條曲線，哪條才是最佳的。如圖中也是可以看到拋離曲線的一些孤立點。若接近于0，則說明最佳擬合曲線的表現(xiàn)很差。R度量了最佳擬合曲線優(yōu)于均值作為估計的程度。這表明回歸模型善于捕獲那些總是正確的模式，不是產(chǎn)于處理局部模式。但是，回歸方程本身不會發(fā)現(xiàn)局部模式。如果對X沒有限制，那么Y也是沒有限制的。、使用多元回歸的其他注意事項回歸模型中有多個輸入變量時，會產(chǎn)生一些在單一輸入中不存在的問題。如果包含這些變量，往往會導致模型的一個輸入變量有較大的正系數(shù)而另一個輸入變量有較大的負系數(shù)。類似的，價格的變化對住戶率的影響可能會隨著距離市中心的遠近不同而不同。這里談到“領(lǐng)域知識”，就是首先要考慮的是對該問題所知道的一些先驗知識以及以往人民解決此類問題的額方法。最好的模型是在驗證集上的誤差最小的模型。在每個步驟中除了增加一個變量外，還可以刪除一個變量，較早進入模型的一個變量可能由于后續(xù)變量的聯(lián)合作用而不再是有效變量。除與X軸平行的直線外，回歸模型沒有最大值和最小值。（1）使用線性回歸評估概率在談到基于客戶的持續(xù)期估計訂閱在報紙上的支付額度模型上。因為在超過一定天后，這一概率軌跡值大于1，而且這一估計值會隨著持續(xù)期的增加而無限的增加。第一步：通過P與1P之間將概率P轉(zhuǎn)換為幾率。為線性回歸找出最佳擬合曲線所使用的普通最小二乘法并不適用與邏輯回歸分析，它使用最大似然的方法，通過最大似然法擬合模型。對于邏輯回歸，似然函數(shù)有一個精確的最佳值。有許多方法可以定義表查詢模型的單元格，但最簡單的方式將每個輸入的取值范圍劃分成同等大小的組，如三等分或五等分。擬合一個回歸模型意味著發(fā)現(xiàn)一些系數(shù)值，這些系數(shù)值最大限度減少了估計誤差的平方
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