当前位置：网站首页>数据挖掘系列(3)_Excel的数据挖掘插件_估计分析

数据挖掘系列(3)_Excel的数据挖掘插件_估计分析

2022-04-23 03:06:00 【温欣'】

本篇博客使用SQL Server的数据挖掘客户端插件来在Excel上面进行估计分析。

文章目录

一、估计模型
二、决策树
三、神经网络
四、逻辑回归

可以先在目录中浏览一下关于估计分析的具体信息：
在这里插入图片描述

一、估计模型

估计模型从数据中提取模式，并使用这些模式预测将影响结果的因素。结果必须用数值（如货币、销售额、日期或时间）来表示。

例如，如果目标列包含学校的毕业率（用百分比表示），则可以分析可能会增加或降低毕业率的因素，如每个学校的学生数量、学生与教师的比例以及教师数量。

估计向导使用 Microsoft 决策树算法。可以在交互式查看器中浏览依赖关系和模式，并快速创建能够表示所发现模式的更多详细信息的图形。

此次分析所用到的数据：300部电影信息（需要资源的请评论区留言）
在这里插入图片描述

二、决策树

在这里插入图片描述
这里我选择使用决策树进行估计：

一般回归量都是数值类型的，因此部分参数无法当中回归量：

依赖关系网络如下
根据下面的动图可以看出：最不重要的参数是POINTS，最重要的参数是BO。
请添加图片描述

三、神经网络

换另外一种算法方式：
在这里插入图片描述

创建好结构之后选择将模型添加到结构：

接着在使用NBA的数据作用于神经网络算法：

估计前面的参数对每场得分的影响：

在这里插入图片描述

四、逻辑回归

选择逻辑回归算法：
在这里插入图片描述

版权声明
本文为[温欣']所创，转载请带上原文链接，感谢
https://blog.csdn.net/wxfighting/article/details/124343457

边栏推荐

猜你喜欢

随机推荐