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期待は幻に終わる。

データマイニング手法―営業、マーケティング、CRMのための顧客分析

マイニング

マイケル・J.A. ベリー,ゴードン・S. リノフ,Michael J.A. Berry,Gordon S. Linoff,江原 淳,上野 勉,河野 順一,佐藤 栄作,朝稲 努

アルゴリズム

  • CART:2分岐決定木分類器作法。ジニ係数基準。クロスバリデーション剪定する。
  • C4.5:CLSやID3を改良してできた(3分岐以上)決定木分類器作法。情報量基準。二項信頼限界で剪定する。
  • See5/C5.0:商用でブースティング組み込み。スケーラビリティも向上。
  • サポートベクターマシン:有名な機械学習の代表的手法。結果解釈は難しい。学習時間増加にはcore-vector machineを。
  • k-近傍分類:訓練データを全て記録するので時間空間コスト大。SVMより性能が出ることも。
  • ナイーブベイズ:古くからあり簡潔、ロバスト、実装容易で反復計算不要。大規模データでもOK。しかも性能も高い。

*1:頻出パターン成長:DBをFP-treeに圧縮し高頻度セット関連のDBに分割してマイニング

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