数据挖掘应用程序Bagged RBF分类器性能评估(IJIEEB-V5-N5-7)

数据挖掘算法准确性和效率评估说明数据挖掘算法是对庞大、复杂数据集进行分析和挖掘的过程，用于发现隐藏在数据中的模式、关系和规律。

数据挖掘算法的准确性和效率是衡量其优劣的两个重要指标。

准确性指算法在预测、分类、聚类或模式挖掘等任务中的预测能力和准确率，而效率则指算法在处理大量数据时所消耗的时间和资源。

在评估数据挖掘算法的准确性方面，常用的方法有交叉验证、留出法和自助法等。

交叉验证是将数据集划分为训练集和测试集，多次重复实验，每一次都选择不同的训练集和测试集，计算平均准确率来评估算法的预测能力。

留出法是将数据集划分为训练集和验证集两部分，通过在验证集上计算准确率来评估算法的性能。

自助法是通过重复抽取数据集生成多个大小相等的训练集，对每个训练集进行训练和测试，计算平均准确率来评估算法的准确性。

这些方法都可以有效地评估数据挖掘算法的准确性，但不同的方法适用于不同的场景和数据量。

此外，还可以使用混淆矩阵、ROC曲线和精确率-召回率曲线等评价指标来评估算法的准确性。

混淆矩阵可以显示算法在不同类别上的分类结果，从而计算出准确率、召回率和F1值等指标；ROC曲线则可以评估算法的分类性能，通过绘制真阳性率和假阳性率之间的关系来判断算法的预测能力；精确率-召回率曲线可以用来判断算法在不同阈值下的分类结果，以及平衡算法的准确性和召回率。

在评估数据挖掘算法的效率方面，通常使用算法的运行时间和所消耗的计算资源来衡量。

数据挖掘算法的运行时间可以通过对算法进行时间复杂度分析来预估，以了解算法在处理大规模数据时所需的时间。

此外，还可以通过实际运行算法并记录运行时间来评估其效率。

计算资源的消耗则可以通过算法对内存和CPU的占用情况来评估。

对于处理大规模数据的算法来说，能够高效地利用计算资源是非常重要的。

综上所述，准确性和效率是评估数据挖掘算法的两个重要指标。

准确性是指算法在预测、分类、聚类或模式挖掘等任务中的预测能力和准确率，可以通过交叉验证、留出法和自助法等方法来评估。

第34卷第6期2017年 12月贵州大学学报（自然科学版）Journal of Guizhou University!Natural Sciences)Vol.34 No.6Dec.2017文章编号 1000-5269 (2017 #06-0054-05 DOI：10.1595C/ k i.gdxbzrl〇.2017.06.11不平衡数据的随机平衡采样bagging算法分类研究季梦遥\袁磊2!(1.武汉大学人民医院消化内科，湖北武汉430000#2.武汉大学人民医院信息中心，湖北武汉430000)摘要：不平衡数据广泛存在于现实世界中，严重影响了传统分类器的分类性能。

本文提出了随机 平衡采样算法（random balance s a m p lin g,R B S)，并以此为基础提出了随机平衡采样b a g g in g算法 (RBSBagging)用于解决不平衡数据集的分类问题。

最后，采用6组U C I数据集对提出的分类算法 进行验证，结果表明本文提出的R B S B a g g in g算法可以较好地解决不平衡数据集的分类问题。

关键词：不平衡数据；采样;b a g g in g算法中图分类号:T P311.11 文献标识码：A在现实世界的应用领域中，不平衡数据广泛存 在。

例如:在故障诊断[1_2]中，故障的机率远远低 于正常运行情况，此类情况还广泛分布于网络人 侵[3-5]、疾病诊断[6-7]、信用卡欺骗[M]等。

在分类 问题中，分类对象的样本分布通常是不均匀的，即某一类的样本数目远远大于其他类的样本数目，称 之为不平衡数据集。

在不平衡数据集中，样本较少 的类称之为少数类，样本较多的类称之为多数类，而且少数类通常包含更加重要的有用信息。

然 而，传统的机器学习算法大都基于样本的数据分 布是均匀的，分类器对整体的预测准确性较高，但 对少数有用信息的预测准确率却十分低。

例如％网络人侵的历史数据中，只有1%的人侵记录，其 余99k的非人侵记录。

基于模糊聚类与RBF网络集成分类器的验证码识别宋人杰;刘娟【摘要】This paper puts forward a kind of integrated classifier based on fuzzy clusteringand the back propagation neural network, for the Captcha recognition with merged charac-ters. This classifier using of the dynamic feedback thought combination with segmentation and recognition. First, extracted feature of character by fuzzy clustering algorithm, and take it as the input of the RBF neural network. Then the network selects the node dynami-cally based on recognition confidence and membership degree of character features. Finally, Validation effectiveness and recognition rate through experiments. This classifier reflects the idea that considering the overall as priority and the details as compensation, making fulluse ving recognition rates of low quaity characters. of information of the training sample set, and impro-%针对粘连字符验证码识别率低的问题,提出了一种基于模糊聚类和径向基神经网络的动态集成分类器。

数据挖掘模型评估数据挖掘在现代社会中扮演着重要角色，通过从大量数据中发现并提取有价值的信息，帮助企业做出准确的决策。

然而，数据挖掘的结果往往依赖于所选择的模型，因此对模型进行评估成为必要的步骤。

本文将介绍数据挖掘模型的评估方法，以及常用的评估指标。

一、数据集拆分在进行模型评估之前，我们需要先将数据集划分为训练集和测试集。

训练集用于模型的训练和参数调优，而测试集则用于评估模型的性能。

通常，我们采用随机拆分的方式，保证训练集和测试集的数据分布一致。

二、评估指标选择不同的数据挖掘任务需要使用不同的评估指标来衡量模型的性能。

以下是一些常用的评估指标：1. 准确率（Accuracy）：准确率是分类模型最常用的指标之一，它衡量模型预测正确的样本数与总样本数的比例。

准确率越高，模型的性能越好。

2. 精确率（Precision）：精确率是衡量模型预测结果中正例的准确性，即真正例的数量与预测为正例的样本数之比。

精确率越高，模型预测的正例越准确。

3. 召回率（Recall）：召回率是衡量模型对正例的覆盖率，即真正例的数量与实际为正例的样本数之比。

召回率越高，模型对正例的识别能力越强。

4. F1值（F1-Score）：F1值是精确率和召回率的调和均值，综合考虑了模型的准确性和覆盖率。

F1值越高，模型的综合性能越好。

5. AUC-ROC：AUC-ROC（Area Under Curve of Receiver Operating Characteristic）是用于衡量二分类模型性能的指标。

ROC曲线绘制了模型在不同分类阈值下的假正例率和真正例率之间的变化关系，AUC-ROC值越大，模型的性能越好。

三、常用的模型评估方法评估模型的方法多种多样，根据任务和数据类型的不同，我们可以选择不同的方法来评估模型的性能。

以下是几种常用的模型评估方法：1. 留出法（Hold-Out）：留出法是最简单的模型评估方法之一，将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集训练模型，最后使用测试集来评估模型的性能。

数据分析知识：如何度量数据挖掘算法的性能随着大量数据的产生和存储，数据分析技术在各个领域中得到了广泛的应用，使数据挖掘技术日益成为大数据处理的重要手段之一。

而在实际应用中，如何度量数据挖掘算法的性能显得非常重要。

本文就此为题，将从评估指标、数据集划分和交叉验证、模型选择和调参等方面介绍如何度量数据挖掘算法的性能。

一、评估指标评估指标是衡量数据挖掘算法性能的关键因素之一。

根据数据挖掘任务的不同类型，可选择不同的评估指标。

例如分类问题可选用准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精度（Precision）和F1值等，而回归问题可选用均方误差（MSE）和R2等指标。

总的来说，评估指标应该具有准确、可解释性和可比性等特点，方便建模者对模型进行调整和改进。

以分类问题为例，给出常用的评估指标：1.准确率（Accuracy）准确率是最常见的分类评估指标，其计算方式为分类正确的样本数占总样本数的比例。

但准确率不一定能真实反映分类模型的性能，因为它无法区分不同类别的分类结果，对于不平衡的数据集表现较差。

2.召回率（Recall）召回率表示在所有实际为正例中，模型预测为正例的比例。

它是用于检测分类器对所有正例的识别能力的指标。

它可以识别少数类数据，因此能在不平衡的数据集上提供更好的性能评估。

3.精度（Precision）精度表示在所有模型预测结果为正例中，实际为正例的比例。

与召回率相反，精度主要用于检测分类器对所有负例的识别能力。

精度和召回率常常被结合在一起，用F1值度量分类器的性能。

4. F1值F1值综合考虑了精度和召回率两个指标，是二者的调和平均数。

F1值越接近1，说明分类器的性能越好。

二、数据集划分和交叉验证数据集划分和交叉验证是度量数据挖掘算法性能的另一个重要方面。

数据集划分的目的是将原始数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

常见的数据集划分方法有留出法和交叉验证法。

第35卷第5期 测绘科学V o L 35 No ．52010年9月S ci e n c e of Su rv ey in g a nd Ma pp in gSep ．Boosting 和Bagging 算法的高分辨率遥感影像分类探讨陈绍杰①，逄云峰②(①龙岩学院资源工程学院，福建龙岩364012；②龙1=I 矿业集团生产处，山东龙1=1265700)【摘要】多分类器集成能够有效地提高遥感分类精度、降低结果中的不确定性，基于样本操作的Boosting 和 Bagging 算法是多分类器系统常用的两种算法。

针对高分辨率卫星遥感分类的需求，以Quickbird 数据为例，分别 以BP 神经网络、RBF 神经网络和决策树为基分类器，对Boosting 和Bagging 算法的应用效果进行了实验和分析评 价。

结果表明Boosting 算法和Bagging 算法能够用于高分辨率遥感影像分类，具有较好的分类性能。

【关键词】多分类器集成；Boost ing ；Bagg ing ；高分辨率遥感【中图分类号】Tfr75l 【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307(20io)05-0169-041引言类判决将根据分量分类器判决结果的投票来决定。

一般来说，这些分量分类器是同构的，可能都是神经网络分类器、当前遥感分类的两个主要的发展方向是：①提出和构 SVM 分类器或都是决策树分类器等。

对于Bagging 算法，组 建新的遥感分类方法，如人工神经网络、支持向量机、人 合多个分类器能通过减小误差方差从而减小期望误差值， 工免疫算法等；②多分类器的集成与组合 。

多分类器系 越多的分类器参与，误差方差就越小"J J 。

Bagging 算法通 统的基本思想是通过对分类器集合中分类器的选择与组合， 过随机的有放同的选取训练样本，改变训练样本集合，使 获得比任何单一分类器更高的精度。

由于不同分类器能够 多个分类器进行组合，得到一个性能改进的组合分类器。

数据挖掘技术的分类算法与性能评估数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现有用信息的过程和方法。

数据挖掘技术被广泛应用于商业领域、金融领域、医疗领域等各个行业，帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的模式和规律，帮助做出更明智的决策。

其中，分类算法是数据挖掘中最重要的技术之一，用于将数据集中的对象划分为不同的类别。

一、分类算法的分类在数据挖掘领域，有多种分类算法被广泛使用。

这些算法可以根据不同的属性进行分类，下面将介绍几种常见的分类算法。

1. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类算法，它将数据集根据特征属性的取值进行分割，并形成一个树状结构，从而进行预测和分类。

决策树算法简单易懂，可以显示特征重要性，但容易过拟合。

2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种概率模型，以贝叶斯定理为基础，通过计算各个特征值在已知类别条件下的条件概率，对新的数据进行分类。

朴素贝叶斯算法有较高的分类准确率，并且对缺失数据具有很好的鲁棒性。

3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法，通过找到最优的超平面来将数据集划分为不同的类别。

支持向量机算法在处理线性可分问题时表现良好，但对于复杂的非线性问题可能会面临挑战。

4. K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它根据离新数据点最近的K个邻居来判断其所属的类别。

K近邻算法简单直观，但在处理大规模数据时会比较耗时。

二、性能评估方法对于分类算法的性能评估，有多种指标和方法可以使用。

下面介绍几种常见的性能评估方法。

1. 准确率准确率是最直观的评估分类算法性能的指标，它表示分类器正确分类的样本数量占总样本数量的比例。

然而，当数据集存在不平衡的情况下，准确率可能不是一个很好的评估指标，因为算法可能更倾向于预测数量较多的类别。

2. 精确率与召回率精确率和召回率是一种用于评估分类算法性能的常用指标，尤其在存在不平衡数据集的情况下更能体现算法的表现。

精确率指分类器正确分类为阳性的样本数量与所有被分类为阳性的样本数量的比例。

基于Bagging算法和遗传神经网络的交通事件检测
朱红斌
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2010(027)001
【摘要】提出一种集成遗传神经网络的交通事件检测方法,以上下游的流量和占有率作为特征,RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.在RBF 神经网络的训练过程中,采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值.为了提高神经网络的分类能力,采用Bagging算法,进行网络集成.通过Matlab仿真实验,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类.
【总页数】3页(P234-236)
【作者】朱红斌
【作者单位】丽水学院计算机与信息工程学院,浙江,丽水,323000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于TAN分类算法的交通事件检测 [J], 凃强;李大韦;程琳
2.基于视频的公路交通事件检测算法研究 [J], 胡永
3.基于视频的公路交通事件检测算法研究 [J], 胡永
4.基于车辆积压长度的高速公路交通事件检测算法 [J], 李翠;李雪
5.基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析研究 [J], 吕松召;张墩;付志昆;吴长彬
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数据挖掘及应用考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不属于数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 数据清洗答案：D2. 数据挖掘中，以下哪项技术不属于关联规则挖掘的方法？A. Apriori算法B. FP-growth算法C. ID3算法D. 决策树算法答案：C3. 以下哪个算法不属于聚类算法？A. K-means算法B. DBSCAN算法C. Apriori算法D. 层次聚类算法答案：C4. 数据挖掘中，以下哪个属性类型不适合进行关联规则挖掘？A. 连续型属性B. 离散型属性C. 二进制属性D. 有序属性答案：A5. 数据挖掘中，以下哪个评估指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 精确度C. 召回率D. 所有以上选项答案：D二、填空题（每题3分，共30分）6. 数据挖掘的目的是从大量数据中挖掘出有价值的________和________。

答案：知识；模式7. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和________。

答案：预测分析8. Apriori算法中，最小支持度（min_support）和最小置信度（min_confidence）是两个重要的参数，它们分别用于控制________和________。

答案：频繁项集；强规则9. 在K-means聚类算法中，聚类结果的好坏取决于________和________。

答案：初始聚类中心；迭代次数10. 数据挖掘中，决策树算法的构建过程主要包括________、________和________三个步骤。

答案：选择最佳分割属性；生成子节点；剪枝三、判断题（每题2分，共20分）11. 数据挖掘是数据库技术的一个延伸，它的目的是从大量数据中提取有价值的信息。

（）答案：√12. 数据挖掘过程中，数据清洗是必不可少的步骤，用于提高数据质量。

（）答案：√13. 数据挖掘中，分类和聚类是两个不同的任务，分类需要训练集，而聚类不需要。