SPSS-Clementine 抽样节点详解

抽样节点的设置逻辑，蛮适合刚接触 SPSS-Clementine 的朋友。它可以直接控制进入模型的数据量，像是你只想 20%的样本，搞个随机抽样就行，设置一下比例就搞定，操作也不复杂。 抽样节点的对话框界面挺直观，有几个选项你稍微看一下就懂了。支持按比例抽样、固定数量抽样，还能设定是否要保留标签字段，在训练集和测试集划分时好用。 配合数据流使用的时候，比如你前面接了个Select节点筛了一部分数据，再接个抽样节点，控制训练数据的量——嗯，响应也快，流程也清晰。 对了，如果你想搞清楚这个节点更深入的用法，可以顺手看看SPSS-Clementine 抽样节点详解，里面讲得还蛮细的。 抽样用得好，数

多重散点图节点是一种特殊的散点图类型，用于展示单一X字段对多个Y字段的关系。每条Y字段以不同颜色的线条表示，每条线条均代表一个Y模式，并且X轴被设置为排序的散点图节点。这种图表特别适用于时间序列数据，有助于分析变量在不同时间段内的波动状况。

图回归节点对话框专家页签的功能挺细的，适合喜欢调参的你。操作逻辑清晰，尤其在用 SPSS-Clementine 做回归建模时，多选项都能直接调出专业设置。你想控制自变量选择方式？这里有。想试试自动剪枝？也能配好。比起默认设置，这里给的自由度更高，适合对模型要求比较高的场景。对了，如果你也在用 QUEST 或 CART，不妨一起看看其他节点页签的文章，思路挺通的。

在SPSS-Clementine中，数据挖掘技术涵盖多种数据类型：连续型适用于数值描述，离散型适用于描述未知数量的字符串，标志型用于仅有两个值的数据，集合型描述多个具体值的数据，有序集合型用于有内部顺序的数据，无类型则适用于不符合以上任一种类的数据或含有众多元素的集合类型数据。

C5.0节点成本页签C5.0节点对话框用于显示错误归类损失矩阵，指定不同类型预测错误之间的相对重要性。图21-20展示了错误归类损失的成本对比。损失矩阵显示每一可能预测类和实际类组合的损失情况，允许用户自定义损失值以及改变预测类与实际类组合的损失值。

序列节点专家页签，了一种实用的界面操作方式，让数据变得更直观。是在进行数据挖掘时，这种设计蛮符合需求，你快速进行节点。你可以在页面中轻松操作节点设置、调整参数，并查看相应的结果。通过结合 SPSS-Clementine，你能更有效地应用这些节点模型，进行分类、回归等各种数据。操作起来也比较简便，适合需要快速建模的同学。如果你对数据挖掘有一定基础，可以尝试这个工具，它能显著提高你的工作效率。需要注意的是，这些节点功能的组合使用，需要你对数据特性有清晰的了解，避免出现误操作。推荐的相关资源也挺不错，你可以根据需求进一步探索，尤其是关于QUEST、CART和Logistic 回归等节点的应用。，如果

17.5计算标准t17.5.1交叉验证标准t交叉验证的概念是将样本分成两个子集：一个包含n-m个样本的训练样本集，另一个包含m个样本的验证样本集。第一个样本集用于建模，第二个样本集用于评估预期偏差或估算距离。例如，在具有定量输入的神经网络中，通常使用高斯偏差：（17-30）

19.2.5 对节点数据的排序 排序节点根据一个或多个字段值对记录进行升序或降序排列。 一般做法是：首先使用汇总节点汇总数据，然后使用排序节点将汇总数据按照记录数目降序排序。将这些结果显示在一个表中，会有助于探索分析数据并作出决策。

随着时间推移，人类所积累的数据量每月增长超过15%，这种情况下，仅依赖人类分析数据已经不再可行。据估计，全球信息量每二十个月翻倍，而数据库的数量和规模增长速度更快。数据挖掘技术成为了解这些数据的关键工具。