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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]关于客户流失数据挖掘
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Jun  3 21:58:08 2003)

sureyunying (七种紫) 于Tue May 20 11:46:40 2003)
提到：

呵呵，很久没来了。一直都忙着，昨天我把宽表做好了之后，试着用IM的分类——树进行
了挖掘，原数据量是：14万，我采样了1.4万进行模型的训练，采样了1.4万进行模型的测
试，结果还不错。（这种采样的比例是不正确的，大家不要模仿！呵呵,正确的如下）
其实，按照韩的书中：“保持和K-折交叉确认是两种基于给定数据随机选样划分的、常用
的评估分类法准确率的技术”
保持法：2/3的数据用于训练；1/3的数据用于测试
K-折交叉确认：略（自己看书去吧！）

还有，我在做的过程中遇到的一个很严重的问题：如果流失率太小，只有10%以下的话，那
你要重新定义流失（包括主动流失和被动流失），使流失率增加到10%以上，只有这样才能
预测准确。

关于上次问大家的怎样计算趋势的问题，我采用了（4-（1+2+3）/3）/（1+2+3）/3的方法
。


jueww (不朽钢) 于Tue May 20 15:23:00 2003)
提到：

你的数据集如果有时间性的话, 用CV是错误的.
至少要小心些.

【 在 sureyunying 的大作中提到: 】
: 呵呵，很久没来了。一直都忙着，昨天我把宽表做好了之后，试着用IM的分类——树..
: 了挖掘，原数据量是：14万，我采样了1.4万进行模型的训练，采样了1.4万进行模型..
: 试，结果还不错。（这种采样的比例是不正确的，大家不要模仿！呵呵,正确的如下）

: 其实，按照韩的书中：“保持和K-折交叉确认是两种基于给定数据随机选样划分的、..
: 的评估分类法准确率的技术”
: 保持法：2/3的数据用于训练；1/3的数据用于测试
: K-折交叉确认：略（自己看书去吧！）
: 
: 还有，我在做的过程中遇到的一个很严重的问题：如果流失率太小，只有10%以下的