第一章數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法概述第二章決策樹算法的原理與應(yīng)用第三章支持向量機(jī)（SVM）算法的原理與應(yīng)用第四章K近鄰（KNN）算法的原理與應(yīng)用第五章集成學(xué)習(xí)算法的原理與應(yīng)用101第一章數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法概述第1頁(yè)引言：分類問題在商業(yè)決策中的應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗、特征工程和標(biāo)準(zhǔn)化模型選擇選擇合適的分類算法進(jìn)行建模模型評(píng)估使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型性能數(shù)據(jù)預(yù)處理3第2頁(yè)分類算法的基本概念與分類基于概率的算法如樸素貝葉斯、邏輯回歸，通過概率計(jì)算進(jìn)行分類如支持向量機(jī)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間進(jìn)行分類根據(jù)數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求選擇合適的分類算法不同分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景基于核的算法算法選擇算法比較4第3頁(yè)分類算法的性能評(píng)估指標(biāo)交叉驗(yàn)證通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的泛化能力，避免過擬合ROC曲線通過ROC曲線評(píng)估模型的性能，計(jì)算AUC值PR曲線通過PR曲線評(píng)估模型的性能，計(jì)算AUC值F1分?jǐn)?shù)精確率和召回率的調(diào)和平均值混淆矩陣通過混淆矩陣可以計(jì)算準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)5第4頁(yè)分類算法的實(shí)踐挑戰(zhàn)模型過擬合與欠擬合參數(shù)調(diào)優(yōu)過擬合會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差；欠擬合則相反通過交叉驗(yàn)證調(diào)整模型的參數(shù)，提高性能6第5頁(yè)分類算法的改進(jìn)方向參數(shù)調(diào)優(yōu)通過交叉驗(yàn)證調(diào)整模型的參數(shù)，提高性能模型選擇選擇合適的分類算法，根據(jù)數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程和標(biāo)準(zhǔn)化，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量7第6頁(yè)總結(jié)：分類算法的重要性與未來趨勢(shì)自動(dòng)化工具自動(dòng)化工具將簡(jiǎn)化模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)過程，提高模型的性能持續(xù)改進(jìn)未來的分類算法將更加注重持續(xù)改進(jìn)，通過不斷收集數(shù)據(jù)和優(yōu)化模型，提高分類性能跨領(lǐng)域應(yīng)用分類算法將應(yīng)用于更多領(lǐng)域，如醫(yī)療、金融、電商等802第二章決策樹算法的原理與應(yīng)用第7頁(yè)引言：決策樹在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗、特征工程和標(biāo)準(zhǔn)化模型選擇選擇合適的決策樹算法進(jìn)行建模模型評(píng)估使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型性能數(shù)據(jù)預(yù)處理10第8頁(yè)決策樹的基本概念與構(gòu)建過程遞歸劃分對(duì)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行同樣的劃分過程，直到滿足停止條件（如節(jié)點(diǎn)純度足夠高或達(dá)到最大深度）節(jié)點(diǎn)純度足夠高、達(dá)到最大深度、最小樣本數(shù)等C4.5、ID3、CART等根據(jù)數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求選擇合適的決策樹算法停止條件決策樹類型算法選擇11第9頁(yè)決策樹的性能評(píng)估與優(yōu)化優(yōu)化方法剪枝、特征選擇、異常值處理剪枝通過剪枝減少?zèng)Q策樹的復(fù)雜度，避免過擬合特征選擇選擇重要的特征進(jìn)行劃分，提高模型的泛化能力異常值處理識(shí)別并處理異常值，避免其對(duì)模型性能的影響交叉驗(yàn)證通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的泛化能力，避免過擬合12第10頁(yè)決策樹的實(shí)踐案例案例6：金融欺詐檢測(cè)通過決策樹模型，準(zhǔn)確率達(dá)到90%，召回率達(dá)到87%案例7：電商用戶推薦通過決策樹模型，準(zhǔn)確率達(dá)到89%，精確率達(dá)到86%，召回率達(dá)到83%案例8：醫(yī)療疾病診斷通過決策樹模型，準(zhǔn)確率達(dá)到91%，精確率達(dá)到87%，召回率達(dá)到89%案例4：電商用戶行為分析通過決策樹模型，準(zhǔn)確率達(dá)到87%，精確率達(dá)到83%，召回率達(dá)到85%案例5：醫(yī)療疾病預(yù)測(cè)通過決策樹模型，準(zhǔn)確率達(dá)到92%，精確率達(dá)到88%，召回率達(dá)到90%13第11頁(yè)決策樹的改進(jìn)方法剪枝通過剪枝減少?zèng)Q策樹的復(fù)雜度，避免過擬合特征選擇選擇重要的特征進(jìn)行劃分，提高模型的泛化能力異常值處理識(shí)別并處理異常值，避免其對(duì)模型性能的影響14第12頁(yè)總結(jié)：決策樹算法的優(yōu)勢(shì)與局限性未來趨勢(shì)未來的決策樹算法將更加注重實(shí)時(shí)性、可解釋性和自動(dòng)化研究進(jìn)展未來的研究將集中在提高決策樹的可解釋性和泛化能力實(shí)際應(yīng)用決策樹將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如金融、醫(yī)療、電商等應(yīng)用場(chǎng)景決策樹適用于分類問題，如用戶行為預(yù)測(cè)、疾病診斷、信用評(píng)分等技術(shù)發(fā)展隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，決策樹將與其他算法結(jié)合，提高性能和可解釋性1503第三章支持向量機(jī)（SVM）算法的原理與應(yīng)用第13頁(yè)引言：SVM在圖像識(shí)別中的應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗、特征工程和標(biāo)準(zhǔn)化模型選擇選擇合適的SVM算法進(jìn)行建模模型評(píng)估使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型性能數(shù)據(jù)預(yù)處理17第14頁(yè)支持向量機(jī)的基本概念與數(shù)學(xué)原理約束條件所有數(shù)據(jù)點(diǎn)必須正確分類，且距離超平面至少為1對(duì)偶問題通過拉格朗日對(duì)偶問題，將原始問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題，簡(jiǎn)化求解過程支持向量支持向量是距離超平面最近的點(diǎn)，對(duì)超平面的位置有決定性影響18第15頁(yè)支持向量的選擇與核函數(shù)的應(yīng)用適用于線性可分的數(shù)據(jù)多項(xiàng)式核適用于多項(xiàng)式可分的數(shù)據(jù)RBF核適用于非線性可分的數(shù)據(jù)，具有較好的泛化能力線性核19第16頁(yè)支持向量機(jī)的性能評(píng)估與優(yōu)化F1分?jǐn)?shù)精確率和召回率的調(diào)和平均值正則化參數(shù)C、核函數(shù)選擇、交叉驗(yàn)證控制分類錯(cuò)誤和分類間隔的權(quán)重。較大的C值會(huì)導(dǎo)致模型更關(guān)注分類錯(cuò)誤，較小的C值會(huì)導(dǎo)致模型更關(guān)注分類間隔根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇合適的核函數(shù)。例如，對(duì)于非線性可分的數(shù)據(jù)，可以選擇RBF核優(yōu)化方法正則化參數(shù)C核函數(shù)選擇20第17頁(yè)支持向機(jī)的實(shí)踐案例案例6：金融欺詐檢測(cè)通過SVM模型，準(zhǔn)確率達(dá)到90%，召回率達(dá)到87%案例7：電商用戶推薦通過SVM模型，準(zhǔn)確率達(dá)到89%，精確率達(dá)到86%，召回率達(dá)到83%案例8：醫(yī)療疾病診斷通過SVM模型，準(zhǔn)確率達(dá)到91%，精確率達(dá)到87%，召回率達(dá)到89%案例4：電商用戶行為分析通過SVM模型，準(zhǔn)確率達(dá)到87%，精確率達(dá)到83%，召回率達(dá)到85%案例5：醫(yī)療疾病預(yù)測(cè)通過SVM模型，準(zhǔn)確率達(dá)到91%，精確率達(dá)到88%，召回率達(dá)到89%21第18頁(yè)支持向機(jī)的改進(jìn)方法核函數(shù)選擇根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇合適的核函數(shù)。例如，對(duì)于非線性可分的數(shù)據(jù)，可以選擇RBF核通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的泛化能力，避免過擬合控制分類錯(cuò)誤和分類間隔的權(quán)重。較大的C值會(huì)導(dǎo)致模型更關(guān)注分類錯(cuò)誤，較小的C值會(huì)導(dǎo)致模型更關(guān)注分類間隔通過調(diào)整SVM的參數(shù)，提高性能交叉驗(yàn)證正則化參數(shù)C參數(shù)調(diào)優(yōu)22第19頁(yè)總結(jié)：支持向量機(jī)算法的優(yōu)勢(shì)與局限性改進(jìn)方向應(yīng)用場(chǎng)景通過集成學(xué)習(xí)、特征工程和異常值處理等方法，可以有效提高SVM的性能SVM適用于分類問題，如用戶行為預(yù)測(cè)、疾病診斷、信用評(píng)分等2304第四章K近鄰（KNN）算法的原理與應(yīng)用第20頁(yè)引言：KNN在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗、特征工程和標(biāo)準(zhǔn)化模型選擇選擇合適的KNN算法進(jìn)行建模模型評(píng)估使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型性能數(shù)據(jù)預(yù)處理25第21頁(yè)K近鄰的基本概念與工作原理根據(jù)距離從小到大，選擇K個(gè)最近的鄰居分類預(yù)測(cè)根據(jù)K個(gè)鄰居的類別進(jìn)行投票，選擇票數(shù)最多的類別作為預(yù)測(cè)結(jié)果K值選擇選擇合適的K值，避免過擬合或欠擬合選擇K個(gè)鄰居26第22頁(yè)K近鄰的實(shí)踐案例案例6：金融欺詐檢測(cè)通過KNN模型，準(zhǔn)確率達(dá)到90%，召回率達(dá)到87%案例7：電商用戶推薦通過KNN模型，準(zhǔn)確率達(dá)到89%，精確率達(dá)到86%，召回率達(dá)到83%案例8：醫(yī)療疾病診斷通過KNN模型，準(zhǔn)確率達(dá)到91%，精確率達(dá)到87%，召回率達(dá)到89%案例4：電商用戶行為分析通過KNN模型，準(zhǔn)確率達(dá)到87%，精確率達(dá)到83%，召回率達(dá)到85%案例5：醫(yī)療疾病預(yù)測(cè)通過KNN模型，準(zhǔn)確率達(dá)到91%，精確率達(dá)到88%，召回率達(dá)到89%27第23頁(yè)K近鄰的改進(jìn)方法交叉驗(yàn)證通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的泛化能力，避免過擬合集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)KNN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高整體性能異常值處理識(shí)別并處理異常值，避免其對(duì)模型性能的影響參數(shù)調(diào)優(yōu)通過調(diào)整K值和距離度量，提高性能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免某些特征對(duì)距離計(jì)算的影響過大28第24頁(yè)總結(jié)：K近鄰算法的優(yōu)勢(shì)與局限性應(yīng)用場(chǎng)景KNN適用于分類問題，如用戶行為預(yù)測(cè)、疾病診斷、信用評(píng)分等技術(shù)發(fā)展隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，KNN將與其他算法結(jié)合，提高性能和可解釋性未來趨勢(shì)未來的KNN算法將更加注重實(shí)時(shí)性、可解釋性和自動(dòng)化2905第五章集成學(xué)習(xí)算法的原理與應(yīng)用第25頁(yè)引言：集成學(xué)習(xí)在金融風(fēng)控中的應(yīng)