产品概述
 

       预测模型知识(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时间为关键属性的关联知识,因此上面介绍的关联分析模式知识挖掘方法可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中。

       在分类知识挖掘时曾经提到过:分类通常用来预测对象的类标号。然而,在某些应用中,人们可能希望预测某些遗漏的或不知道的数据值,而不是类标号。当被预测的值是数值数据时,通常称之为预测。

       也就是说,预测用于预测数据对象的连续取值,如:可以构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估(安全或危险);也可建立一个预测模型以利用顾客收入与职业(参数)预测其可能用于购买计算机设备的支出大。

       预测模型知识的挖掘可以利用统计学中的回归方法,通过历史数据直接产生连续的对未来数据的预测值;可以借助于经典的统计方法、神经网络和机器学习等技术。无论如何,经典的统计学方法是挖掘预测知识的基础。


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