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第5章 评估技术;本章目标;模型选择;5.1 数据挖掘评估概述;评估内容和环节;5.1.2 评估工具;混淆矩阵;模型检验集的计算公式;【例5.1】;课堂练习;参考答案;2 统计学方法;（1）均值与标准差;（2）总体分布;（3）正态分布和样本均值;样本均值;标准误差;（4）假设检验与Z检验;什么是小概率原理？;假设检验;假设检验中的拒绝域和接受域;接受假设;拒绝假设;假设检验的步骤;常见假设检验类型;Z检验的计算公式;确定显著性水平α和临界值及拒绝域;假设检验的两类错误;两类错误;课堂练习;参考答案;5.2 评估有指导学习模型;5.2.1 评估分类类型输出模型;哪个模型更好？;错误不等价;5.2.2 评估数值型输出模型;计算公式;5.2.3 计算检验集置信区间;基本过程;【例5.3】求信用卡筛选模型分类错误率的置信区间;课堂练习;评估分类器的准确率;hold-out法;k折交叉检验;10-折交叉验证法;leave-one-out法;Bootstrapping法;5.3 比较有指导学习模型;【例5.4】;分析;Lift图;课堂练习;参考答案;5.3.2 通过假设检验比较模型;【例5.5】;分析;课堂练习;5.4 属性评估;5.4.1 数值型属性的冗余检查;相关性;1、使用MS Excel的CORREL函数计算属性相关性;2、使用散点图检查属性相关性;Iris数据集两对属性的散点图;5.4.2 数值属性显著性的假设检验;【例5.6】检查iris数据集中各属性的显著性分数，比较其重要性。;5.5 评估无指导聚类模型;课堂练习;参考答案;;本章结束
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