吴乃君
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：上海财经大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 灵敏度分析:分类器中的缺失数据
- 在数据挖掘技术中,分类预测具有十分广泛的应用。由于数据集中总是存在着不同程度的数据缺失,降低了分类模型的预测准确率。主要通过灵敏度分析来研究缺失数据对分类算法的影响。对6种分类器进行实验,结果显示,当数据集中缺失数据超过...
- 雷蕾吴乃君刘鹏刘兰娟
- 关键词：分类器缺失数据数据挖掘
- 文献传递
- 灵敏度分析:分类器中的缺失数据被引量：4
- 2005年
- 在数据挖掘技术中,分类预测具有十分广泛的应用。由于数据集中总是存在着不同程度的数据缺失,降低了分类模型的预测准确率。主要通过灵敏度分析来研究缺失数据对分类算法的影响。对6种分类器进行实验,结果显示,当数据集中缺失数据超过20%,会对分类模型的预测准确率产生很大的不利影响,而且对于不同特征的数据集影响也不同。在这6种分类器中,朴素贝叶斯分类器对缺失数据最不敏感。对于目前流行缺失数据的处理方法———利用预测模型来预测并填补缺失数据,朴素贝叶斯分类器将是一个不错的选择。
- 雷蕾吴乃君刘鹏刘兰娟
- 关键词：分类器缺失数据数据挖掘
- 基于“特征重要因子”的特征选择策略及其应用研究
- 随着信息技术的发展、数据采集和存储技术的进步，人们获得数据的能力急剧提高，并且已经拥有的大量数据还在不断以指数级的速度增长。然而，这也给如何有效地利用数据带来了严峻的挑战。现实世界的数据集中常常含有与数据挖掘任务无关且多...
- 吴乃君
- 关键词：数据挖掘决策树
- 文献传递
