Questions marquées «association-rules»

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Quelle est la différence pratique entre les règles d'association et les arbres de décision dans l'exploration de données?
Existe-t-il une description très simple des différences pratiques entre ces deux techniques? Les deux semblent être utilisés pour l'apprentissage supervisé (bien que les règles d'association puissent également gérer sans supervision). Les deux peuvent être utilisés pour la prédiction Le plus proche que j'ai trouvé à une «bonne» description est du …
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Quelles sont les méthodes statistiques que je peux utiliser pour trouver des combinaisons populaires ou courantes de variables catégorielles?
Je fais une étude sur la polytoxicomanie. J'ai un ensemble de données de 400 toxicomanes, qui ont chacun déclaré les drogues qu'ils abusent. Il existe plus de 10 médicaments et donc de grandes combinaisons possibles. J'ai recodé la plupart des drogues qu'ils consomment en variables binaires (c'est-à-dire que l'héroïne est …
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Fréquence maximale et fermée - Réponse incluse
My dataset:My dataset:My \ \ dataset: 1:A,B,C,E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2:A,C,D,E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3: B,C,E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4:A,C,D,E4:A,C,D,E4:A,C,D,E 5: C,D,E5: C,D,E5:\ \ \ \ C, D, E 6: A,D,E6: A,D,E6: \ \ \ \ A, D,E Je souhaite connaître les ensembles d'éléments fréquents maximaux et les ensembles d'éléments fréquents fermés …
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Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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