未精炼规则与模型汇总

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

“汇总” 页签以表格形式清晰展示了 Clementine 序列规则挖掘的结果。每一行代表一个被发现的规则，并包含以下关键信息： 规则：具体描述了数据序列中的模式，例如“购买产品 A，然后购买产品 B”。 支持度：表示该规则在所有数据序列中出现的频率，体现了规则的普遍性。 置信度：衡量规则预测准确性的指标，表示在包含前项序列的情况下，出现后项序列的概率。 提升度：评估规则实际效用的指标，反映了相比随机情况下，该规则对预测结果的提升程度。 通过分析这些指标，用户可以快速识别出高价值的序列模式，例如哪些产品组合经常被一起购买，从而为市场营销、产品推荐等决策提供数据支持。

通过深入学习与总结，提炼出精炼的大数据测试思维，以指导大数据测试流程与策略。

生成的规则集汇总页签整理了规则集模型生成的结果，以方便进一步分析和使用。

摘要：提出一种改进 Snort 入侵检测系统的规则泛化模型，通过聚类和最近邻泛化等方法增强检测能力，提高了入侵行为检测率，实现了新入侵行为的识别。

变量名称：数字、字母、下划线；首字母为字母；大小写敏感；最多19个字符。

海量中医电子病历的普及为数据挖掘提供了丰富的数据资源。利用关联规则算法，可以从这些数据中挖掘出年龄、疾病、症状等因素之间的潜在关联，为中医诊断提供辅助决策支持。

生成规则集模型的节点代表了由关联规则建模节点(Apriori or GRI)，或生成C5.0节点，或C&RT节点发现的规则，用于预测特定输出字段。未精炼的规则节点生成的规则集节点可以在流中生成预测。用户可通过图标将规则集节点模型加入流中，并通过右键点击流选择节点放置位置。连接数据后，用户可以使用规则集节点模型进行预测，输入数据需与训练数据相同。执行包含规则集节点的流时，该节点将添加两个新字段，存放预测值和置信度。关联规则集的预测字段前缀为$A-，置信字段前缀为$AC-。C5.0规则集的预测字段前缀为$C-，置信字段前缀为$CC-。C&RT规则集的预测字段前缀为$R-，置信度字段前缀为$RC-。

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