Als «association-rules» getaggte Fragen

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Was ist der praktische Unterschied zwischen Zuordnungsregeln und Entscheidungsbäumen beim Data Mining?
Gibt es eine wirklich einfache Beschreibung der praktischen Unterschiede zwischen diesen beiden Techniken? Beide scheinen für überwachtes Lernen verwendet zu werden (obwohl Assoziationsregeln auch mit unbeaufsichtigtem Lernen umgehen können). Beide können zur Vorhersage verwendet werden Die beste Beschreibung, die ich gefunden habe, stammt aus dem Statsoft-Lehrbuch . Sie sagen, Assoziationsregeln …
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Finden geeigneter Regeln für neue Daten mithilfe von Arules
Ich verwende R (und das Arules-Paket), um Transaktionen für Zuordnungsregeln abzubauen. Ich möchte die Regeln erstellen und sie dann auf neue Daten anwenden. Angenommen, ich habe viele Regeln, von denen eine die kanonische ist {Beer=YES} -> {Diapers=YES}. Dann habe ich neue Transaktionsdaten, bei denen einer der Rekorde Bier gekauft hat, …
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Mit welchen statistischen Methoden kann ich beliebte oder häufig verwendete Kombinationen kategorialer Variablen finden?
Ich mache eine Studie über den Gebrauch von Polydrogen. Ich habe einen Datensatz von 400 Drogenabhängigen, die jeweils die Drogen angegeben haben, die sie missbrauchen. Es gibt mehr als 10 Medikamente und daher große mögliche Kombinationen. Ich habe die meisten Drogen, die sie konsumieren, in binäre Variablen umkodiert (dh Heroin …
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Maximal & häufig geschlossen - Antwort enthalten
My dataset:My dataset:My \ \ dataset: 1:A,B,C,E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2:A,C,D,E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3: B,C,E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4:A,C,D,E4:A,C,D,E4:A,C,D,E 5: C,D,E5: C,D,E5:\ \ \ \ C, D, E 6: A,D,E6: A,D,E6: \ \ \ \ A, D,E Ich möchte die maximal häufigen Objektgruppen und die geschlossenen häufigen Objektgruppen herausfinden . Die …
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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