《数据挖掘技术与应用》实验指导书(排)

《数据挖掘技术与应用》实验指导书

1.按顺序拖动并设置以下节点。

（1）设置数据来源（source中的excel来源）。

（2）将320.xls指向table，运行table。结果如下。

点击此处选择数据源。 3

《数据挖掘技术与应用》实验指导书

Table节点运行后，我们可以看到数据源的具体内容，其包含320个上市公司的财务指标以及在该财务指标下第二年是否被ST的数据，ST＝1表示次年被ST，ST＝0则表示未被ST，其中X1至X18表示净利润率、资产收益率等18边续性的财务变量，最后一个变量为Flag类型ST变量。

（3）将320.xls指向type节点，编辑type，只有最后一项为输出且类型为flag，其他项为输入，类型为连续型变量（range）。

4

《数据挖掘技术与应用》实验指导书

（4）将type指向partiton，设置训练集与测试集比例，对话框上部的generate处可分出训练集与测试集，下部的generate实现随机抽样分区，在大样本的情况下，这将使得每位同学的实验得到的结果会有所不同。然后将partition指向testing和training。

（5）选择逻辑模型和决策树模型，并将partition分别指向这两个模型。 1）编辑决策树模型的model，可选择专家模型与普通模型。

5

《数据挖掘技术与应用》实验指导书

2）编辑决策树模型的costs，可确定误判的代价。

（6）运行逻辑模型，将新生成的数据拖到training与testing后并由它们指向数据。 设置不同的决策树模型，生成不同的数据，由逻辑模型数据指向不同的决策树模型数据。

6