数据挖掘中的模式评估方法
在数据挖掘中，对发现的模式的有用性和重要性进行评级的过程称为模式评估。这对于从大量数据中得出有见地的结论至关重要。数据挖掘专业人员可以评估模式以确定新获得的知识的适用性和有效性，促进明智的决策并产生实际结果。
此评估方法使用包括支持度、置信度和提升度在内的几个指标和标准来统计评估模式的稳健性和可靠性。在这篇文章中，我们将研究数据挖掘中的模式评估方法。让我们开始吧。
了解模式评估
在数据挖掘领域，目标是从大量数据中提取有用的信息和见解。在数据中发现模式、趋势和相关性可以发现有助于决策和解决问题的隐藏信息。此过程中的一个重要步骤是模式评估，它涉及系统地评估已识别的模式以确定其效用、重要性和质量。
它充当过滤器，将有用的模式与噪声或不重要的连接区分开来，并且它是数据挖掘工作流程中的关键阶段。模式评估和模式发现齐头并进，因为所采用的评估标准和指标经常受到挖掘操作的目标和目的的影响。
数据挖掘中的模式类型
关联规则
数据挖掘的核心模式称为关联规则，用于查找集合中对象之间的连接或相关性。这些准则显示了共现模式，有助于揭示隐藏的依赖关系或联系。例如，关联规则可能表明，在市场篮子研究中，购买尿布的消费者也经常购买婴儿配方奶粉。企业可以借助这些分析开展定制营销活动或优化产品布局。
在评估关联规则时，支持度和置信度指标至关重要。支持度描述项目集在数据集中出现的频率，表明规则为真的频率。相反，置信度是用于描述给定前提的条件概率的术语。虽然置信度衡量规则的可靠性或正确性，但更高的支持度水平表示更强的关系。
序列模式
数据挖掘还使用序列模式，专注于交易或事件的时间排序。这些模式通过指出序列数据中的重复序列或趋势，帮助分析师理解随时间变化的行为趋势。例如，在检查在线点击流时，序列模式可能会识别网站上最典型的用户路径。
应用特定的序列评估措施来检查序列模式。这些指标表达了序列模式的重要性或吸引力。序列长度、频率和预测指标(包括预测准确性和预测能力)是典型的评估标准。这些评估指标可帮助分析师在序列数据中找到重要且有用的模式，从而产生有见地的信息。
关联规则的评估方法
支持-置信度框架
在数据挖掘中，评估关联规则最常用的方法之一是支持-置信度框架。支持通过描述数据集中项目集的频率或重复性来衡量规则的真实频率。
它通过将交易总数除以包含项集的交易比例来确定。给定前项项的后续项的条件可能性由置信度表示。它被计算为具有前项和后项的交易与仅具有前项的交易的比例。
提升和信念度量
用于评估关联规则的强度和兴趣的其他评估指标包括提升和信念指标。提升量化了规则中前项和后项元素的依赖程度。它被计算为在独立性下对规则的观察支持水平和预测支持水平之间的差异。当提升值超过 1 时，组件之间存在正相关性；当它低于 1 时，存在负相关性或独立性。
相反，信念指示了连接的强度，即后续项在没有前项的情况下出现的可能性。它被计算为置信度补数与后验支持补数的倒数。项目之间的强联系由大于 1 的信念值暗示，而较弱的关系则由接近 1 的信念值暗示。
序列模式的评估方法
序列模式评估
序列模式的评估需要确定在序列数据中发现的模式的重要性和适用性。序列模式增长算法是一种经常用于评估序列模式的技术。
它通过逐渐将序列从较短的序列扩展到较长的序列来找到序列模式，确保每个扩展在数据集中仍然是常见的。这种技术使分析师能够快速找到和评估各种持续时间和复杂度的序列模式。
情节评估
序列模式研究中使用的另一种评估技术是情节评估。 "事件"一词是指在预定的时间范围或顺序内发生的一组相关事件。例如，在医学研究中，事件可以代表在给定条件下经常共存的一组症状。
测量某些事件组合的重要性和复发性是事件评估的主要目标。通过检查事件，分析师可以深入了解事件如何一起发生的模式，并可以在序列数据中找到显着的时间或关联相关性。
结论
关联规则的提升和信念度量、序列模式增长算法和序列模式的事件评估只是数据挖掘模式评估方法中使用的一些策略。这些技术使分析师能够评估在数据集中发现的模式的重要性、可靠性和兴趣。
必须使用正确的评估技术来确保提取有价值的见解，实现明智的决策，并帮助组织使用数据的可信模式和关系优化其运营。
