用户字段值替换方法-数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典

在这本书中，我们深入探讨了数据挖掘的基础原理，并详细介绍了如何利用SPSS-Clementine软件进行应用。通过本书，读者可以系统地学习数据挖掘技术，掌握SPSS-Clementine的实际操作技能。

用户可以从数据流的任何非终端节点中生成用户输入节点。具体步骤包括：（1）确定在流程的哪一点输入节点；（2）右键单击节点并选择“生成用户输入节点（P）”，将节点数据导入用户输入节点；（3）用户输入节点负载了流程下游的所有过程，代替原有节点。生成后，节点从原数据中继承了所有数据结构和字段类型信息（如果可以继承）。

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。

图20-2以颜色为层次的图和图20-3以大小为层次的图详细介绍了数据挖掘的原理和SPSS-Clementine应用方法。

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）

t 一致性矩阵的可视化方式挺实用的，用行列对照的方式，实际值和预测值一目了然。你在做字符型目标字段建模的时候，这种格式能帮你快速发现模型预测偏差，节省调试时间。 t 绩效评价的统计量展示也蛮直观的，它给的是每个类别的平均信息量。换句话说，就是帮你看模型对每一类的信心有多高。你要是做分类模型，比如用户画像、文本标签这种，这部分数据挺值得盯一眼的。 哦对了，下面这些相关文章也值得一看。像是一致性、Kendall 一致性系数、还有像redis 键值校验、Yac 分布式一致性算法，都和数据建模或者系统稳定性相关，看场景选着参考下： 计算矩阵 X 的 Kendall 一致性系数 - 统计场景能用上 随机

手动设定字段类型的步骤： 选择字段：在表格中选择需要设定类型的字段。 选择字段类型：从类型栏的下拉菜单中选择合适的字段类型。 多字段选择：在使用下拉菜单选择字段类型前，用户可以通过Ctrl+A（全选）或Ctrl+Click（多选）来选择多个字段。 注：图19-34展示了手动设置字段类型的操作界面。

数据挖掘：SPSS Clementine 原理与应用入门 1. SPSS Clementine 简介 2. SPSS Clementine 帮助获取 3. SPSS Clementine 应用领域 4. SPSS Clementine 数据挖掘入门指南

数据预处理分类：从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本功能。在实际的数据预处理过程中，这4种功能不一定都用到，而且，它们的使用也没有先后顺序，某一种预处理可能先后要多次进行。