类别预测

通过CHAID决策树分析，研究发现，DSSM结果和年龄是结核病患者复发治疗类别的独立预测指标。此模型可帮助卫生部门识别高复发风险患者，为其提供适当指导和干预措施。

类别的预测在数据挖掘里算是个蛮常见又挺实用的需求。常见的用法，比如给用户打标签、判断邮件是不是垃圾邮件，这类都属于分类问题。讲白了，就是用已有的样本去猜测新数据属于哪一类。嗯，想搞明白这个方向，有几个资源还挺不错，建议你瞅瞅。 数据挖掘分类算法浅析的文章蛮适合入门的，讲了决策树、SVM、Naive Bayes 这些经典算法。里面对比清晰，适合你快速理解各种算法怎么选场景用。想用来面试准备也挺合适，毕竟问分类算法的场景太多了。 想从更宏观的角度看看分类在整个数据挖掘中的地位？那就建议点开数据挖掘中的知识类别总览。它会把分类、聚类、关联规则挖掘这些通通理一遍，适合你在项目前定方向。 要是你对KNN

在类别的预测中，数据仓库与数据挖掘的原理与应用至关重要。利用数据仓库的强大存储能力，我们能够高效组织和管理大规模数据，为后续的预测和分析提供可靠的数据基础。与此同时，数据挖掘技术则通过各种算法和模型，深入挖掘数据中的潜在模式，进行精确的类别预测，帮助企业做出数据驱动的决策。通过有效结合数据仓库的存储优势和数据挖掘的分析能力，类别预测能够实现更高的准确性与可靠性。

这是一个便捷的Matlab函数，用于根据观察类别向量和预测类别向量计算Cohen's kappa。

这是一个详尽的职位类别多级分类表，类似智联招聘系统使用的三级分类结构。数据完备，以CSV格式提供，方便直接导入使用，总计包含2000个职位类别。

清洗类- 数据类型检查- 外键约束- 主键约束- 缺值处理- 空值域约束- 去重 转换类- Casewhent- 计数区间化- 字段类型转换- 数值区间化- 归一化- 属性交换- 关联规则数据生成- PCA 主成分分析 集成类- Delete 组件- Join 组件- Sort 组件- Where 组件 计算类- 计算生成列- Groupby 组件- 统计 抽样类- 分层抽样- 采样 集合类- 集合差- 集合交并 更新类- Update 组件- Insertupdate 组件 其他类- 数据集分割

混淆矩阵直观展示了模型在多类别分类问题上的预测效果，揭示了每个类别样本被正确分类和错误分类的具体情况。

行业分类字典的 SQL 资源，整理得挺规整，尤其适合平时要企业信息或搞数据的朋友。它按照国家标准 GB/T 4754-2017 来的，行业划分清晰明了，基本上各行各业都覆盖到了。 压缩包里的是个行业类别字典.sql文件，一般用 WinRAR、7-Zip 这些工具都能直接解压。文件本身就是 SQL 格式，直接能拿去导入 MySQL，免去了自己动手整理行业分类的麻烦。 导入的过程也挺简单： 用MySQL Workbench或命令行连上你的数据库 新建个数据库，或者选一个已有的 执行 SQL 文件，命令行里用source /路径/行业类别字典.sql; 跑完以后查一下数据，用SEL

店铺、类别、商品三张表的模拟结构，用来跑测试数据再合适不过了。字段设计挺合理，结构也清晰，拿来就能直接开干，省得你再自己造轮子。 MySQL 的基础表结构里，这组模拟表可以说是经典三段式。shop表管店铺，category表分层分类，product表绑着商品数据。层级清楚，数据流转也方便。 拿来练习JOIN、GROUP BY再合适不过，配个分页、搜索，能练一整套 CRUD 逻辑。再搭配一些业务场景，比如“查询某类下销量最高的商品”，用它试 SQL 挺好。 如果你是搞ThinkCMF、Laravel或写自己的小后台系统的，这套表你能直接套进去。字段名也中规中矩，不会有啥歧义，省得改来改去。 顺手

数据挖掘包含广义知识、关联知识、分类知识、预测知识及偏差知识等多种知识类型。