怎么用spss计算正确率 数据挖掘的名词解释？
数据挖掘的名词解释？
数据挖掘是指从大量的数据中按照算法搜索追踪于其中信息的过程。
数据挖掘大多与计算机科学无关，并按照统计、万分感谢分析什么处理、情报数据库检索、机器学习、专家系统（凭着过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据的类型这个可以是结构化的、半结构化的，甚至是可重构型的。才发现知识的方法是可以是数学的、非数学的，也可以是总结的。到最后被发现了的知识是可以主要是用于信息管理、网站查询360优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象这个可以是任何类型的数据源。可以不是关系数据库，此类中有结构化数据的数据源；也这个可以是数据仓库、文本、多媒体信息数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类中有半结构化数据甚至还存储和计算性数据的数据源。
3.突然发现知识的方法也可以是数字的、非数字的，也也可以是归类总结的。到了最后被发现到的知识可以用于信息管理、查询360优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤
在实施数据挖掘之前，先制定根据不同情况什么样的步骤，每踏都你想做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能只要数据挖掘紧锣密鼓地具体实施并全面的胜利成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投可以提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户慢慢的地通过数据挖掘工作。例如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤通常和定义问题、建立起数据挖掘库、分析数据、马上准备数据、建立起模型、评价模型和具体实施。下面让我们来详细查查每一步操作的具体内容：
(1)定义法问题。在开始知识才发现之前最先的才是具体的要求应该是所了解数据和业务问题。可以要对目标有三个非常清晰比较明确的定义，即确定倒底想干什么。比如，想能提高电子信箱的利用率时，想做的很有可能是“想提高用户可以使用率”，也很可能是“能提高一次用户可以使用的价值”，要可以解决这两个问题而成立的模型全都是已经有所不同的，要做出决定。
(2)成立数据挖掘库。成立数据挖掘库和100元以内几个步骤：数据收集，数据描述，你选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建体系元数据，打开程序数据挖掘库，以维护数据挖掘库。
(3)分析数据。讲的目的是可以找到对预估输出低会影响的最的数据字段，和判断如何确定必须符号表示文件导出字段。如果不是数据集包含成百上千的字段，那就查看网页分析什么这些数据将是一件相当工程浩大和很累人的事情，这时需要选择一个具备好的界面和功能强大的工具软件来协助你能完成这些事情。
(4)准备数据。这是组建模型之前的最后踏上一步数据准备工作。可以把此步骤可分四个部分：选择类型变量，你选留下记录，创建角色新变量，可以转换变量。
(5)建立模型。组建模型是一个刚开始的过程。需要翻看考察不同的模型以判断哪个模型对对付的商业问题最有用。先用一部分数据成立模型，后再再用剩的数据来测试和验证这个我得到的模型。有时侯也有第三个数据集，称做验证集，是因为测试集很可能受模型的特性的影响，这时需要两个的的的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少四等份两个部分，一个主要是用于模型训练，另一个主要用于模型测试。
(6)评价模型。模型确立好之后，要评价得到的结果、请解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对应用于确立模型的数据有意义。在实际应用中，要尽快了解错误的类型和进而给予的相关费用的多少。经验证明，管用的模型并不一定会是对的的模型。倒致这一点的直接原因应该是模型建立起中流露的各种根据定义，并且，就在再现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，感觉感激不尽之后再向大范围推广。
(7)具体实施。模型确立并经修改密保之后，这个可以有两种要注意的使用方法。第一种是能提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用形式到相同的数据集上。
二元logistic回归结果怎么报告？
Logistic回归要注意两类三类，一种是因变量为二类型得线性回归模型，这种轮回叫作二项logistic回归，一种是因变量为混乱的空间多分类划分得线性回归模型，比如妄想于选择类型哪种产品，这种进入虚空就是多项逻辑回归模型。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，例如卧病在床的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次线性回归模型。
二值逻辑回归模型：
选择分析什么——轮回——2元logistic，先打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，接着看下边写着一个协变量。有没很奇怪什么叫暗协变量？在4元logistic回归里边是可以怀疑协变量像自变量，或是应该是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。
再细心的朋友会才发现，在对准协变量的那个箭头下边，另外一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是利用你选交互项的。我们明白，有时侯两个变量合在一起会出现新的效应，例如年龄和结婚的话次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就其实两者有交互效应。这样的话我们目的是模型的清楚，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里你选择变量a，按住ctrl，在你选择变量b，那你我们就而选住这两个变量了，后再点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就直接出现在协变量的框框里了，那是我们的交互作用的变量。
接着在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是刚刚进入，就是不会勉强所有你选择的变量都刚刚进入到模型里边。外进入法以外，有三种往前法，三种向前法。就像设置进入到就可以了，假如才能做成的模型有变量的p值不鉴定合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是单独中,选择你的个案的。象也用不着管它。
先选主面板以后，单击具体分类（右上角），先打开具体分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白区域的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便些分析，什么事哑变量具体详细可以参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签上标过得变量，要不光文字，系统也不能给你讲啊。选好以后，具体分类协变量下边还有一个一个可以修改差别的框框，我们明白，对此分类变量，spss必须有一个具体参考，每个分类都实际和这个参照并且比较来换取结果，更改差别这个框框是为了选择类型参照的。设置的对比是下指示符，也就是每个分类都和总体并且都很，除开指示符以外另外简单点，差值等。这个框框不是很重要，系统默认就可以了。
点击再。然后然后打开存放对话框，打钩概率，组成员，真包含协方差矩阵。然后点击再继续，可以打开选项对话框，打勾分类图，估记值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中真包含常数，输出——在每个步骤中。假如你的协变量有后型的，或是小样本，那的要打勾Hosmer-Lemeshow数据拟合度，这个模型拟合度外在表现的会好一点一些。
继续，可以确定。
然后再，变会控制输出结果了。要注意会输出六个表。
最先表是模型系数综合类检验表，要看他模型的p值是不是大于00.05，推测我们这个线性回归模型方程有没有意义。
第二个意思是模型汇总表。这个表里有两个R^2，叫暗广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似线性回归里的决定系数，都是可以表示这个方程也能解释什么模型的百分之多少。导致计算方法不同，这两个广义判断系数的值往往不一样的，不过出入并绝对不会很小。
在下边的分类表则文字表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比正镜下边的三个数据列出去在求实际值为0或是1时，模型预测正确的百分比，这些模型总的预测正确率。像是认为分析预测对的概率达到百分之五十应该是良好的训练（标准真够低的），当然了正确率越高越好。
在接着应该是最有用的表了，方程中的变量表。第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会跟你说每个变量是否需要比较适合送回方程里。要是有某个变量不合适，那现在就要重换可以去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出了什么logistic方程了：PExp(常量a1*变量1a2*变量2.。。。)/(1Exp(常量a1*变量1a2*变量2.。。。))。如果没有大家学过一点统计，那肯定估计对这个形式的方程不面生。需要提供变量，它之后算出去会是一个另一种0和1的数，也是你的模型里去设置的值比较比较大的情况再一次发生的概率，.例如你想推算出来会不会可以治愈，你设0治愈，1为是没有治疗好。那你的模型算进去是是没有可以治愈的概率。如果没有你想真接计算可以治愈的概率，那就要可以修改下设置，用1去代表治疗好。
此外正数后两列有一个EXP（B），也就是内个值，哦，这个可不是也可以的意思，同问值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来差别不大两个自变量这对因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来也很完全不同的情况是对因变量的影响。举个例子。诸如我想看性别对于某种病是否需要略有好转的影响，举例0华指女，1华指男，0贞洁戒不转好，1代表明显好转。突然发现这个变量的求求求值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人略有好转的2.9倍。注意，这里也是以数值较小的那个情况为基准的。但是or值可以不再具体这个倍数。要是是0,1,2各属於一类情况的时候，就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。有.值是对方程没啥贡献，只不过有助比较直观的理解模型。在使用求求求值得你去爱时候要先特点它95%的置信区间来并且判断。
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