数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术中扮演关键角色。KDD，即知识发现与数据挖掘，通过分析、转换和模型构建，揭示数据库中的有用信息。KDD+CUP2001是经典的数据挖掘竞赛，推动分类问题上的技术发展。参与者需处理大规模数据集和高维度特征空间，提高预测准确性和模型解释性。竞赛涵盖多种分类算法如决策树（C4.5, ID3）、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，各有特点适用于不同数据特性。文档可能讨论特征选择、模型评估（如交叉验证）、代码实现（例如Python的scikit-learn库）以及数据预处理的关键步骤。这是学习数据挖掘理论与实践的宝贵资源，可提升数据分析和预测建模能力。