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Mindmap-Galerie Big-Data-Analyse und Mining – Probeunterrichtsplan Entscheidungsbaum und Regressionsanalyse

Big-Data-Analyse und Mining – Probeunterrichtsplan Entscheidungsbaum und Regressionsanalyse

Dies ist ein Artikel über Big-Data-Analyse und Mining – Probeunterrichtsplan: Mindmap des Entscheidungsbaums und Regressionsanalyse. Der Hauptinhalt umfasst: 4. Zusammenfassung (ca. 1 Minute), 3. Regressionsanalyse (ca. 6 Minuten), 2. Entscheidungsbaum (ca. 6 Minuten), 1. Szenarioeinführung (ca. 2 Minuten).

Bearbeitet um 2024-11-23 00:43:18

HudsonC

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Big-Data-Analyse und Mining – Probeunterrichtsplan: Entscheidungsbaum und Regressionsanalyse

1. Einführung in das Szenario (ca. 2 Minuten)

Einführung in das Szenario: Stellen Sie eine praktische Frage, z. B.: Wie prognostiziert eine Bank das Kreditausfallrisiko basierend auf Kundeninformationen? Wie empfehlen E-Commerce-Plattformen Produkte basierend auf dem Nutzerverhalten? Ermitteln Sie die Bedeutung gängiger Methoden des Data Mining.

Einführung in das Thema: Heute untersuchen wir hauptsächlich zwei gängige Methoden im Data Mining: Entscheidungsbaum und Regressionsanalyse.

2. Entscheidungsbaum (ca. 6 Minuten)

Die Bedeutung des Entscheidungsbaums (ca. 1 Minute):

Definition: Ein Entscheidungsbaum ist eine Baumstruktur, die den Entscheidungsprozess durch eine Reihe von Fragen oder Bedingungen leitet.

Visuelle Erklärung: Es kann mit dem Entscheidungsprozess in unserem täglichen Leben verglichen werden, bei dem eine Entscheidung schließlich durch mehrere Screening-Ebenen getroffen wird.

Der Entscheidungsbaum ist wie ein weiser „Leitbaum“. Er steht im Wald der Daten und hilft uns, die Richtung zu weisen und die Antworten zu finden, die wir wollen. Stellen Sie sich vor, Sie stehen an einer unbekannten Kreuzung und möchten zu einem bestimmten Ziel, wissen aber nicht, wohin. Wenn zu diesem Zeitpunkt ein „Leitbaum“ vor Ihnen erscheint, was wird er tun?

Bestandteile eines Entscheidungsbaums (ca. 1,5 Minuten):

(1) Entscheidungsknoten: Der Knoten, der den nächsten Zweig bestimmt.

(2) Planzweig: Der Zweig vom Entscheidungsknoten repräsentiert verschiedene Entscheidungspläne.

(3) Statusknoten: Ein Knoten, der das Entscheidungsergebnis oder den Status darstellt, der ein Zwischenergebnis oder ein Endergebnis sein kann.

(4) Wahrscheinlichkeitszweig: Verbindet Zustandsknoten und stellt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens verschiedener Zustände dar.

Schritte zur Entscheidungsbaumkonstruktion (ca. 1 Minute):

Der erste Schritt besteht darin, ein Baumdiagramm zu zeichnen und jedes Schema und die verschiedenen natürlichen Zustände jedes Schemas entsprechend den bekannten Bedingungen anzuordnen.

Markieren Sie im zweiten Schritt die Wahrscheinlichkeit sowie den Gewinn- und Verlustwert jedes Staates auf dem Wahrscheinlichkeitszweig.

Der dritte Schritt besteht darin, den erwarteten Wert jedes Plans zu berechnen und ihn auf dem dem Plan entsprechenden Statusknoten zu markieren.

Der vierte Schritt besteht darin, das Beschneiden durchzuführen (das Beschneiden ist eine Möglichkeit, die Verzweigung in einem Entscheidungsbaum zu stoppen. Um eine Überanpassung zu vermeiden, muss der generierte Baum beschnitten werden, um einige unnötige Knoten zu entfernen) und die erwarteten Werte jedes Knotens vergleichen Lösung und Markieren Sie sie im Planzweig. Der letzte verbleibende Plan mit einem kleinen erwarteten Wert (d. h. der untergeordnete Plan wird herausgeschnitten) ist der beste Plan.

Vor- und Nachteile von Entscheidungsbäumen (ca. 0,5 Minuten):

Vorteile: Intuitiv, leicht verständlich, gut interpretierbar und kann numerische und kategoriale Daten verarbeiten.

Nachteile: anfällig für Überanpassung, empfindlich gegenüber Ausreißern, mangelnde Glätte und Neigung zur Auswahl von Merkmalen mit mehr Eigenwerten.

In praktischen Anwendungen muss entschieden werden, ob Entscheidungsbäume verwendet werden sollen und wie diese basierend auf bestimmten Szenarien und Anforderungen optimiert werden können.

Anwendungsbereich und gängige Methoden von Entscheidungsbäumen (ca. 2 Minuten):

Anwendungsbereich: Geeignet für Klassifizierungs- und Vorhersageprobleme, insbesondere wenn die Merkmalsauswahl klar und die Datengröße moderat ist.

Häufig verwendete Methoden:

1. C&R-Baum (Klassifizierungs- und Regressionsbaum): Der Argumentationsprozess basiert vollständig auf den Wertmerkmalen von Attributvariablen. Er ist leicht zu verstehen und kann sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet werden.

2. QUEST-Entscheidungsbaum: Ein schneller, unvoreingenommener und effektiver statistischer Baum, der eine Technologie namens „Schnellsegmentierung“ verwendet, um den Prozess der Entscheidungsbaumkonstruktion zu beschleunigen, und sich besonders für die Verarbeitung großer Datenmengen eignet.

3. CHAID-Entscheidungsbaum: Der auf dem Chi-Quadrat-Test basierende Entscheidungsbaumalgorithmus eignet sich für Klassifizierungsprobleme, insbesondere wenn die Zielvariable eine kategoriale Variable ist. Er wird häufig in Marketing, Kundensegmentierung und anderen Bereichen verwendet.

4.C5.0-Entscheidungsbaum: Eine verbesserte Version von C4.5 mit optimierter Ausführungseffizienz und Speichernutzung, höherer Effizienz und stärkerer Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datensätze. Sie wird häufig in der Bonitätsbeurteilung, Krankheitsdiagnose und anderen Bereichen eingesetzt.

Expandieren

Im Projektmanagement und in der Risikoanalyse werden Entscheidungsbäume und EMV häufig zusammen verwendet.

Entscheidungsbäume helfen Entscheidungsträgern, Probleme klarer zu verstehen, indem sie den Entscheidungsprozess und die Ergebnisse grafisch darstellen, während EMV quantitative Analysen verwendet, um Entscheidungsträgern dabei zu helfen, Risiken umfassender, objektiver und spezifischer zu bewerten und optimale Entscheidungen zu treffen.

3. Regressionsanalyse (ca. 6 Minuten)

Die Bedeutung der Regressionsanalyse (ca. 1 Minute):

Die Regressionsanalyse ist eine Methode zur statistischen Analyse von Daten. Sie untersucht hauptsächlich, wie sich eine oder mehrere unabhängige Variablen (auch Prädiktorvariablen, erklärende Variablen oder unabhängige Variablen genannt) auf die abhängige Variable (auch Antwortvariable, erklärte Variable oder Änderungen der abhängigen Variablen genannt) auswirken ).

Einfach ausgedrückt versucht die Regressionsanalyse, eine mathematische Beziehung oder ein mathematisches Modell zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen zu finden, sodass der Wert der abhängigen Variablen auf der Grundlage des Werts der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden kann.

Die Regressionsanalyse wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in den Wirtschaftswissenschaften, der Soziologie, der Medizin, dem Ingenieurwesen usw. Zum Beispiel:

In den Wirtschaftswissenschaften kann die Regressionsanalyse verwendet werden, um die Beziehung zwischen wirtschaftlichen Variablen wie Einkommen, Konsum und Investitionen zu untersuchen.

In der Medizin kann es verwendet werden, um den Einfluss der Medikamentendosis, des Patientengewichts, des Zustands und anderer Faktoren auf die therapeutische Wirkung zu untersuchen;

Im Ingenieurwesen lässt sich damit der Einfluss von Materialeigenschaften, Prozessparametern und anderen Faktoren auf die Produktqualität untersuchen.

Einteilung der Regressionsanalyse (ca. 2 Minuten):

(1) Lineare Regression: Es besteht eine lineare Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen. Dies ist der einfachste und am häufigsten verwendete Typ.

(2) Logistische Regression: Wird hauptsächlich für Klassifizierungsprobleme verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorherzusagen und die Ergebnisse der linearen Regression auf Werte zwischen 0 und 1 abzubilden, um die Wahrscheinlichkeit auszudrücken.

(3) Polynomielle Regression: Die Datenbeziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen ist nicht linear, sondern weist eine polynomielle Beziehung auf, und die Daten können durch Polynome angepasst werden.

(4) Schrittweise Regression: Durch die schrittweise Einführung oder Eliminierung unabhängiger Variablen werden wichtige unabhängige Variablen automatisch ausgewählt, um Multikollinearität zu vermeiden und das optimale Regressionsmodell auszuwählen.

(5) Ridge-Regression: Eine verbesserte lineare Regressionsmethode, die hochdimensionale Daten verarbeitet, die Modellkomplexität reduziert, eine Überanpassung verhindert und zur Lösung von Multikollinearitätsproblemen verwendet wird.

Häufig verwendete Regressionsmodelle (ca. 1,5 Minuten):

(1) Lineares Regressionsmodell: y = ax b, wobei a die Steigung und b der Achsenabschnitt ist.

(2) Nichtlineares Regressionsmodell: Es besteht eine nichtlineare Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen, wie z. B. Exponentialfunktionen, Logarithmusfunktionen usw.

(3) Logistisches Regressionsmodell: Wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorherzusagen, beispielsweise um vorherzusagen, ob ein Benutzer auf eine Anzeige klickt.

(4) Ridge-Regressionsmodell: Fügen Sie der Verlustfunktion Regularisierungsterme hinzu, um eine Überanpassung zu vermeiden.

(5) Hauptkomponentenregression: Reduzieren Sie die Anzahl unabhängiger Variablen und verbessern Sie die Modelleffizienz durch Dimensionsreduzierung. Führen Sie zunächst eine Hauptkomponentenanalyse für die unabhängigen Variablen durch und verwenden Sie dann die Hauptkomponenten, um eine Regression durchzuführen.

Grundschritte der Regressionsanalyse (ca. 1,5 Minuten):

(1) Bestimmen Sie die unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen: Klären Sie die zu untersuchenden Fragen und Ziele.

(2) Daten sammeln: Sammeln Sie relevante unabhängige Variablen- und abhängige Variablendaten.

(3) Regressionsmodell auswählen: Wählen Sie ein geeignetes Modell basierend auf den Merkmalen der Daten und Forschungszielen aus.

(4) Modellanpassung: Verwenden Sie Daten, um Modellparameter zu schätzen.

(5) Modellbewertung: Bewerten Sie den Anpassungseffekt und die Vorhersagefähigkeit des Modells.

(6) Modellanwendung: Verwenden Sie Modelle zur Vorhersage und Analyse.

4. Zusammenfassung (ca. 1 Minute)

Sehen Sie sich kurz die Schlüsselelemente von Entscheidungsbäumen und der Regressionsanalyse an. Betonen Sie die wichtige Rolle und Anwendungsszenarien dieser beiden Methoden beim Data Mining. Die Schüler werden ermutigt, nach dem Unterricht weiter zu lernen und zu erkunden.