证明数据挖掘模型的成功
Proving the Success of data mining models
我对如何验证通过 data mining algorithms 生成的 data mining models 的有用性感到有点困惑。对于 classification，我确定我们可以 Partition 将数据放入测试和训练集中。我们如何确定从 clustering and association 生成的模型的有效性？
关联规则可用于预测，因此可以通过拆分数据以相同的方式进行评估。
聚类：您将如何使用结果？
"prove" 聚类的方法是使用结果来提高分类性能，或者通过向 人类 用户提供见解。如果用户从集群中获得洞察力，那么它就成功了！
对于聚类（和关联规则），您可以使用交叉验证来验证准确性。例如，Weka 提供了检查聚类准确性的工具，以便您可以调整参数（例如，聚类数等）。查看相关 question
我对如何验证通过 data mining algorithms 生成的 data mining models 的有用性感到有点困惑。对于 classification，我确定我们可以 Partition 将数据放入测试和训练集中。我们如何确定从 clustering and association 生成的模型的有效性？
关联规则可用于预测，因此可以通过拆分数据以相同的方式进行评估。
聚类：您将如何使用结果？
"prove" 聚类的方法是使用结果来提高分类性能，或者通过向 人类 用户提供见解。如果用户从集群中获得洞察力，那么它就成功了！
对于聚类（和关联规则），您可以使用交叉验证来验证准确性。例如，Weka 提供了检查聚类准确性的工具，以便您可以调整参数（例如，聚类数等）。查看相关 question