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- 项目代码地址:https://gitee.com/lingxw123/datamining_project.git项目来源于《数据分析与挖掘实战》 一、背景和挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。目前,很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能... 项目代码地址:https://gitee.com/lingxw123/datamining_project.git项目来源于《数据分析与挖掘实战》 一、背景和挖掘目标传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。目前,很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能...
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- ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想:给定一个集合,其中的每个样本由若干属性表示,决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法: baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ... ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想:给定一个集合,其中的每个样本由若干属性表示,决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法: baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...
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- 1 数据分类分类的过程 2 获取数据数值型数据• 病例中的各种化验数据• 空气质量监测数据描述性数据• 人事部门档案资料图片型数据• 指纹、掌纹• 自然场景图片• 很多情况下,需要将上述数据统一转换为数值型数据序列,即形成特征向量(特征提取) 3 预处理为了提高分类的准确性和有效性,需要对分类所用的数据进行预处理• 去除噪声数据• 对空缺值进行处理• 数据降维(特征选择)–(PCA、LDA... 1 数据分类分类的过程 2 获取数据数值型数据• 病例中的各种化验数据• 空气质量监测数据描述性数据• 人事部门档案资料图片型数据• 指纹、掌纹• 自然场景图片• 很多情况下,需要将上述数据统一转换为数值型数据序列,即形成特征向量(特征提取) 3 预处理为了提高分类的准确性和有效性,需要对分类所用的数据进行预处理• 去除噪声数据• 对空缺值进行处理• 数据降维(特征选择)–(PCA、LDA...
- 决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。它允许个人或组织根据成本、概率和收益权衡可能采取的行动。 顾名思义,它使用树状决策模型。它们可用于推动非正式讨论或制定算法,以数学方式预测最佳选择。 决策树通常以单个节点开始,该节点分支为可能的结果。这些结果中的每一个都会导致额外的节点,这些节点分支为其他可能性。这使它具有树状形状。 决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。它允许个人或组织根据成本、概率和收益权衡可能采取的行动。 顾名思义,它使用树状决策模型。它们可用于推动非正式讨论或制定算法,以数学方式预测最佳选择。 决策树通常以单个节点开始,该节点分支为可能的结果。这些结果中的每一个都会导致额外的节点,这些节点分支为其他可能性。这使它具有树状形状。
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