III. rész - SAS® Enterprise Miner

Tartalom

14. Adatforrások
Meglévő SAS adatállomány beolvasása
Adatok importálása CSV állományból
Adatok importálása Excel állományból
15. Előfeldolgozás
Metaadatok előállítása és automatikus változó szelektálás
Többdimenziós adatok megjelenítése és dimenziócsökkentése PCA-val
Változók helyettesítése és hiányzó értékek pótlása
16. Osztályozási eljárások 1.
Osztályozás döntési fa segítségével
Döntési fa osztályozók összehasonlítása és kiértékelése
17. Osztályozási eljárások 2.
Szabályindukció ritka esetekre
18. Osztályozási eljárások 3.
Logisztikus regresszió
Többértékű célváltozó előrejelzése regresszióval
19. Osztályozási eljárások 4.
Lineárisan szeparálható bináris osztályozási probléma megoldása ANN-nel és SVM-mel
Mesterséges neurális hálók illesztése
Tartóvektor-gépek (SVM) illesztése
20. Osztályozási eljárások 5.
Együttes módszerek: osztályozók egyesítése
Együttes módszerek: zsákolás (bagging)
Együttes módszerek: gyorsítás (boosting)
21. Asszociációs elemzés
Asszociációs szabályok kinyerése
22. Klaszterezés 1.
Klaszterezés - K-közép módszer
Klaszterezés - Hierarchikus összevonó módszerek
Klaszterezés - Módszerek összehasonlítása
23. Klaszterezés 2.
Haladottabb klaszterezés - Attribútum klaszterezés SVM-mel
Haladottabb klaszterezés - SOM és VQ
24. Regresszió folytonos célváltozóra
Logisztikus regresszió
Többértékű célváltozó előrejelzése regresszióval
Felügyelt adatbányászati modellek folytonos célváltozóra
25. Rendellenesség-keresés
Kiugró értékek keresése