k近邻、决策树、随机森林是常用的回归和分类算法。 k近邻：根据数据的相似度对新数据进行预测。 决策树：使用一组规则将数据分类或预测数值。 随机森林：通过组合多个决策树来提高准确性。

洞悉未来，驱动决策：预测型数据分析实战 本课程深入浅出地讲解如何运用 RapidMiner 解决实际商业问题。课程涵盖预测模型构建、数据预处理技巧以及模型评估与优化等核心内容，帮助学员掌握将数据转化为可执行商业策略的能力。 课程亮点： 以实战为导向，结合真实案例，演示如何利用 RapidMiner 进行预测分析。 涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与调优等关键步骤。 注重实践操作，帮助学员快速上手并应用到实际工作中。 适用人群： 数据分析师 商业分析师 对数据分析和预测模型感兴趣的学生和职场人士 学习目标： 掌握 RapidMiner 的基本操作和功能。 理解预测型数据分析的基本原理和方法。 能够利用 RapidMiner 构建预测模型并进行模型评估与优化。 能够将预测模型应用于解决实际商业问题。

预测型数据分析实战：Scikit-learn 数据挖掘建模 本课件将带您深入了解预测型数据分析，并使用 Scikit-learn 工具进行数据挖掘建模的全过程。 主要内容 预测型数据分析概述 Scikit-learn 简介及其功能 数据预处理技巧 常用预测模型介绍： 线性回归 逻辑回归 决策树 支持向量机 集成学习 模型评估与优化 案例实战：利用 Scikit-learn 构建预测模型 通过本课件的学习，您将能够： 理解预测型数据分析的基本概念和流程 掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法 提升数据分析和预测能力

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

分类和回归皆可预测，但分类输出类别标签（离散属性），回归输出连续属性值。举例：预测客户流失（分类），预测商场营业额（回归）。

在数据分析中，表格分类是一项基础且关键的工作。

WEKA数据挖掘：分类与回归详解 在WEKA平台中，分类和回归功能都被整合在“Classify”选项卡下。 核心概念： Class属性： 作为预测目标的属性，其类型决定了任务是分类还是回归。 若Class属性为分类型，则任务为分类。 若Class属性为数值型，则任务为回归。 训练集： 包含已知输入输出数据的数据集，用于模型训练。 操作流程： 数据预处理： 对原始数据进行清洗、转换等操作，以适应算法需求。 模型建立： 选择合适的分类或回归算法，并使用训练集进行模型训练。 模型评估： 通常采用10折交叉验证等方法评估模型性能。 模型应用： 使用训练好的模型对新的、未知输出的数据集进行预测。

Spark ml管道交叉验证过程中的逻辑回归模型训练包含以下步骤： 模型训练输入参数：包括特征选择、正则化参数等。 训练代码：使用Spark MLlib提供的API进行逻辑回归模型的训练。 模型评估输入参数：包含评估指标、数据划分等。 评估代码：利用交叉验证的方法对模型进行评估，输出评估结果。

技术进步推动了空间建模在预测空间过程和结果方面的应用。空间分析领域的研究已经取得了显著进展。线性回归作为计量地理学的核心技术，引入了统计分析方法，如相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。然而，对于空间模式、空间过程和空间相互作用等理论和方法的介绍仍然有限，这一点受到了批评。