大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之dm經(jīng)典模型-展示頁
2025-07-22 22:22本頁面
【正文】 影響彼此獨(dú)立。似然的組合有一個(gè)假設(shè)：各維度關(guān)于目標(biāo)彼此獨(dú)立。因此，表查詢模型可以獲取變量之間的相互作用。兩者之間的主要區(qū)別就在于如何使用維度。給定不同輸入的概率，且這些輸入與停止續(xù)簽相關(guān)，樸素貝葉斯公式就可以計(jì)算停止續(xù)簽的幾率，而公司對這種停止續(xù)簽的用戶更感興趣。樸素貝葉斯模型最吸引人的點(diǎn)：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。在這個(gè)案例中，假設(shè)的是使用黑莓手機(jī)的似然與市場獨(dú)立（并且存在于該州的似然與手機(jī)類型獨(dú)立）。在整個(gè)州市場停止續(xù)簽的似然。停止續(xù)簽的總體幾率。回到基于營銷市場、渠道獲取、最初信用評分、費(fèi)率計(jì)算、電話號碼類型、手機(jī)型號以及客戶年齡來預(yù)測客戶流失的例子。即給定B發(fā)生的情況下，某一特定結(jié)果A發(fā)生的概率和給定B不發(fā)生的情況下A發(fā)生的概率之比。那么其發(fā)生的幾率就是1/4。概率：0到1之間的一個(gè)數(shù)字，表示一個(gè)特定結(jié)果發(fā)生的可能性。如果A代表停止續(xù)簽，B代表使用黑莓手機(jī)，然后給定使用黑莓手機(jī)的條件下停止續(xù)簽的概率，就是給定停止續(xù)簽的條件下使用黑莓手機(jī)的概率乘以總體停止續(xù)簽的概率與總體使用黑莓手機(jī)的概率之比。簡單理解：條件概率是指給定B的條件下A的概率以及給定A的條件下B的概率。這些變量都具有預(yù)測能力?；舅枷耄好總€(gè)輸入變量本身就包含一些預(yù)測需要的信息。如果維度為2，且每一維有10個(gè)不同的變量，那么就需要100個(gè)單元格，而當(dāng)有3個(gè)維度時(shí)，就需要1000個(gè)單元格，哪怕的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘中都會遇到明顯瓶頸。樸素貝葉斯模型表查詢模型簡單有效，但是存在一個(gè)問題。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。接著上篇大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型（上）文章，接下來我們將探討樸素貝葉斯模型、線性回歸、多元回歸、邏輯回歸分析等模型。隨著輸入數(shù)量的額增加，每個(gè)單元格中訓(xùn)練樣本的數(shù)量會迅速減少。當(dāng)試圖預(yù)測某一個(gè)概率值時(shí)，樸素貝葉斯模型就提供這一辦法。比如目標(biāo)變量是取消業(yè)務(wù)的概率，解釋變量是市場、獲取渠道、初始信用評分、利率計(jì)劃、電話號碼類型、手機(jī)號以及客戶年齡。根據(jù)取消率的顯著差異性，可將每個(gè)變量劃分在不同的范圍中。解釋：給定B的條件下A發(fā)生的概率，等于給定A的條件下B發(fā)生的概率乘以A和B發(fā)生的概率的比例。、概率、幾率和釋然一種估計(jì)結(jié)果概率的方法是計(jì)算樣本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)結(jié)果次數(shù)的百分比。幾率：某一特定結(jié)果發(fā)生于不發(fā)生的概率比。幾率的取值是0到無窮。似然：兩個(gè)相關(guān)的條件概率比。、樸素貝葉斯計(jì)算對任意數(shù)量屬性中的每一個(gè)屬性，樸素貝葉斯公式都將目標(biāo)事件的幾率與該事件的似然聯(lián)系起來。例如上面談到的黑莓手機(jī)續(xù)簽的案例，我們關(guān)注的是。黑莓手機(jī)用戶停止的似然。之所以定義為“樸素”，是基于所有似然相乘都基于輸入變量相互獨(dú)立的假設(shè)。而在實(shí)際中，這種真正相互獨(dú)立的情況很少見。意味著，包含那些并不是對所有有用都可用的輸入（用戶年齡），但如果知道這些變量，它們就有用。、樸素與表查詢模型的比較對于概率型目標(biāo)來說，樸素貝葉斯模型和表查詢模型密切相關(guān)。在表查詢模型中，使用所有維度依次定義單元格，然后計(jì)算每一個(gè)單元格的目標(biāo)概率。在樸素中，需要為每一個(gè)維度單獨(dú)計(jì)算似然，之后組合這些似然，從而計(jì)算出目標(biāo)概率。表查詢沒有說明這樣一類屬性的組合關(guān)系，即由于在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率很低，導(dǎo)致這些概率很低的屬性就不會出現(xiàn)。表查詢模型沒有這樣的假設(shè)，所以當(dāng)數(shù)據(jù)多到可以支持一個(gè)可信的估計(jì)模型時(shí)，表查詢模型也許會做的更好。在Excel中就可以使用線性回歸。輸入變量和目標(biāo)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。如下圖，顯
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