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基于关联规则与决策树的预测方法研究及其应用的中期报告 一、研究背景 随着数据量的不断增加,数据挖掘技术在各个领域中得到了广泛的应用。关联规则和决策树是数据挖掘中常用的两种方法。关联规则挖掘可以挖掘数据中隐藏的频繁项集和关联规则,可以应用于市场营销、销售分析、商品推荐等领域。决策树可以将数据分成多个子集,并通过构建决策树模型来预测新数据的分类,可以应用于医疗诊断、风险评估、贷款审核等领域。 本研究旨在研究关联规则和决策树的预测方法,并将其应用于实际问题中。 二、研究目标 1.研究关联规则和决策树的基本原理和算法。 2.建立基于关联规则和决策树的预测模型,并比较其预测效果。 3.将研究成果应用于实际问题中,探究其应用价值和可行性。 三、研究方法 1.文献调研:对关联规则和决策树的相关文献进行搜集、阅读和总结。 2.数据采集:选择适当的数据集作为研究对象,并对数据进行预处理和清洗。 3.研究算法:运用Python等工具实现关联规则和决策树的算法,并建立预测模型。 4.比较模型:比较不同预测模型的预测效果和运行时间,选择最优模型。 5.应用研究:将选择的预测模型应用于实际问题中,探究其应用价值和可行性。 四、研究进展 1.文献调研:已搜集并阅读了关联规则和决策树的相关文献,对其基本原理和算法进行了了解和总结。 2.数据采集:已选取了一个适当的数据集,并对数据进行了预处理和清洗。 3.研究算法:已运用Python等工具实现关联规则和决策树的算法,并建立了基于关联规则和决策树的预测模型。 4.比较模型:已比较了不同预测模型的预测效果和运行时间,并选择了最优模型。 5.应用研究:正在将选择的预测模型应用于实际问题中,探究其应用价值和可行性。 五、研究计划 1.完成实际问题的数据采集和预处理工作。 2.进一步完善关联规则和决策树的预测模型,并进行实验验证。 3.对比和分析不同模型的预测效果和运行时间。 4.将研究成果应用于实际问题中,进行应用研究。 5.撰写完整的研究报告。 六、参考文献 1.Han,J.,&Kamber,M.(2006).Datamining:Conceptsandtechniques(2nded.).SanFrancisco,CA:MorganKaufmann. 2.Linoff,G.,&Berry,M.(2011).Dataminingtechniques:Formarketing,sales,andcustomerrelationshipmanagement(3rded.).Indianapolis,IN:Wiley. 3.Quinlan,J.R.(1986).Inductionofdecisiontrees.MachineLearning,1(1),81-106. 4.Agrawal,R.,Imieliński,T.,&Swami,A.(1993).Miningassociationrulesbetweensetsofitemsinlargedatabases.InProceedingsofthe1993ACMSIGMODinternationalconferenceonManagementofdata(pp.207-216).