2022 年 1 月 24 日 热门文章 分类 数据挖掘最常用的方法是分类。分类方法通常用于客户流失分析、风险管理等业务问题，分类会经过一个数据处理过程，旨在获得更准确的数据。 为每个状态分配一个组的行为称为分类。
类属性是在每个状态中找到的
组属性之一。此方法需要开发一个模型，该模型可以将类属性解释为输入的函数。 在分类中，分类中有一个目标类别 丹麦 WhatsApp 号码数据 变量。例如，收入分组可以分为三部分：高收入、中等收入和低收入。公司和研究中的其他分类包括： 识别信用卡交易是否未经授权。
了解已转向其他公司竞争对手的公司客户。 为了确定患者患有什么疾病，诊断疾病。 帮助数据挖掘技术，例如使用分类方法进行预测建模。
从许多选项类别值中此函数用于对数
据库中每条记录的特定类别进行初始估计。回归 回归方法与分类方法类似，不同之处在于它不能搜索分类为 第一数据库 类的结构。回归方法寻找模式并为其分配数值。
回归技术可用于预测未来。可以使用回归分析对一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。自变量是数据挖掘中已知的特征，而响应变量是我们想要预测的特征。
