"Einfluss von 'Data Preparation' auf Klassifikationsmodelle, dargestellt anhand von Beispieldatensätzen aus dem Data Mining Cup":
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stralsund
Fachhochsch.
2007
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| Schriftenreihe: | Diskussionsbeiträge / Fachhochschule Stralsund, Fachbereich Wirtschaft
24 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 3
2 Methoden zur Datenvorverarbeitung 4
2.1 Methoden zur Behandlung fehlender Werte 4
2.1.1 Streichung der Datensätze mit fehlenden Werten 4
2.1.2 Ersetzen durch mittlere Werte 4
2.1.3 Ersetzung von Fehlwerten durch Werte aus individuellen Schätzgleichungen. 5
2.1.4 Erfassung der Fehlwerte als zusätzliche Merkmalsausprägung 5
2.2 Datentransformationen 5
2.2.1 Umkodierung 6
2.2.2 Binärkodierung 6
2.2.3 Allgemeine Kategorisierung 6
2.2.4 Binning 7
2.3 Einfluss von „Data Preparation auf die Auswahl wesentlicher Einflussgrößen 7
3 Kennziffern zur Beurteilung der Klassifikationsgüte 8
4 Anwendung der Methoden auf einen Datensatz aus dem Data Mining Cup 2000 9
4.1 Beschreibung der Aufgabenstellung und der vorhandenen Daten 9
4.2 Erforderliche Datenvorverarbeitung 10
4.2.1 Streichung der fehlenden Werte im Datensatz 11
4.2.2 Ersetzung fehlender Werte im Datensatz 12
4.2.3 Datentransformationen im Datensatz 13
4.3 Modellierung unter den verschiedenen Prämissen 14
4.3.1 Ergebnisse generierter Modelle bei verschiedenen Methoden der Behandlung
von Fehlwerten 14
4.3.2 Ergebnisse nach Datentransformationen 16
4.3.3 Einfluss der Platzierung des Merkmalsauswahlknotens 19
4.4 Diskussion der Ergebnisse betreffend das Datenbeispiel Data Mining Cup 2000... 23
5 Anwendung der Methoden auf einen Datensatz aus dem Data Mining Cup 2004 28
5.1 Beschreibung der Aufgabenstellung und der vorhandenen Daten 28
5.2 Erforderliche Datenvorverarbeitung 28
5.2.1 Behandlung der fehlenden Werte im Datensatz 29
5.2.2 Datentransformationen im Datensatz 30
5.2.3 Einfluss der Platzierung des Merkmalsauswahlknotens 33
5.2.4 Diskussion der Ergebnisse für das Datenbeispiel Data Mining Cup 2004 38
6 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 41
Literatur und Datenquellenverzeichnis 44
Literatur . 44
Datenquellen 44
Tabellenverzeichnis 45
Anhang 1 47
Anhang 2 49
|
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 3
2 Methoden zur Datenvorverarbeitung 4
2.1 Methoden zur Behandlung fehlender Werte 4
2.1.1 Streichung der Datensätze mit fehlenden Werten 4
2.1.2 Ersetzen durch mittlere Werte 4
2.1.3 Ersetzung von Fehlwerten durch Werte aus individuellen Schätzgleichungen. 5
2.1.4 Erfassung der Fehlwerte als zusätzliche Merkmalsausprägung 5
2.2 Datentransformationen 5
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2.2.3 Allgemeine Kategorisierung 6
2.2.4 Binning 7
2.3 Einfluss von „Data Preparation" auf die Auswahl wesentlicher Einflussgrößen 7
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4.4 Diskussion der Ergebnisse betreffend das Datenbeispiel Data Mining Cup 2000. 23
5 Anwendung der Methoden auf einen Datensatz aus dem Data Mining Cup 2004 28
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5.2.4 Diskussion der Ergebnisse für das Datenbeispiel Data Mining Cup 2004 38
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