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数据挖掘技术的学习与应用随着互联网的不断发展而逐渐覆盖到了越来越多的行业，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，数据挖掘需要掌握哪些概念知识。
1.过度拟合
overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决overfit的方法主要有两种：提前停止树的增长或者对已经生成的树按照一定的规则进行后剪枝。
百度中关于overfitting的标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。
2.交叉验证
交叉验证(Crossvalidation)，有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize)，
交叉验证一般要尽量满足：
1)训练集的比例要足够多，一般大于一半
2)训练集和测试集要均匀抽样
3.Recall和Precision的区别
查全率(Recall)是测量被正确提取的信息的比例，而查准率(Precision)用来测量提取出的信息中有多少是正确的。
计算公式如下(P是查准率，R是查全率)：
查准率=提取出的正确信息条数/提取出的信息条数
查全率=提取出的正确信息条数/样本中的信息条数
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