数据挖掘实验教案
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实验三：Naive Bayes算法实现分类分析
实验四：决策树算法分析分类与回归
解释一下“Confusion Matrix”的含义。
这个矩阵是说，原本“pep”是“YES”的实例，有74个被正确的预测为“YES”，有64个错误的预测成了“NO”；原本“pep”是“NO”的实例，有30个被错误的预测为“YES”，有132个正确的预测成了“NO”。74+64+30+132 = 300是实例总数，而(74+132)/300 = 0.68667正好是正确分类的实例所占比例。这个矩阵对角线上的数字越大，说明预测得越好。
3、训练集应用：
在test option中选择supplied test set