特征选择方法在建模中的应用（PPT）

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SPSS Modeler  是一个非常优秀的数据挖掘软件。前身是SPSS Clementine
及PASW Modeler。该软件的特征选择节点有助于识别用于预测特定结果的
最重要的字段。特征选择节点可对成百乃至上千个预测变量进行筛选、排序，
并选择出可能是最重要的预测变量。最后，会生成一个执行地更快且更加有
效的模型—此模型使用较少的预测变量，执行地更快且更易于理解。

        案例中使用的数据为“上海高中生家庭教育的调查”，包含有关该CY
二中的 304名学生参与环保活动的信息。该数据包含几十个的字段（变量），
其中有学生年龄、性别、家庭收入、身体状况情况等统计量。其中有一个
“目标”字段，显示学生是否参加过环保活动。我们想利用这些数据来预测
哪些学生最可能在将来参加环保活动。

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关键词：特征选择 ppt SPSS Modeler clementine clementin 家庭教育 高中生 上海 模型 软件

特征选择是指从高维特征集合中根据某种评估标准选择输出性能最优的
特征子集,其目的是寻求保持数据集感兴趣特性的低维数据集合,通过低维数据
的分析来获得相应的高维数据特性,从而达到简化分析、获取数据有效特征以
及可视化数据的目标。
     
        目前，许多机构的数据均已超载，因此简化和加快建模过程是特征选择
的根本优势。通过将注意力迅速集中到最重要的字段（变量）上，可以降低
所需的计算量，并且可以方便地找到因某种原因被忽略的小而重要的关系，
最终获得更简单、精确和易于解释的模型。通过减少模型中的字段数量，
可以减少评分时间以及未来迭代中所收集的数据量。
       减少字段数量特别有利于Logistic 回归这样的模型。

非常感谢楼主

谢谢楼主，让我学到了新东西

收藏一下，学习

谢谢 1# kuangsir6

谢过楼主！！！

非常感谢，正在学习

请问除了SPSS,还有什么软件能处理Exhaustive CHAID 模型？？

能看看么？