数据挖掘2015（数据挖掘2023）

数据挖掘中的Hotspot关联规则

所谓关联规则，是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度（Conk一dente）和支持度（Support）都大于给定值的强壮规则。从数据库中发现关联规则近几年研究最多。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。

generateRules函数用来挖掘关联规则，通过传入 最小置信度、 频繁项集及其 支持度来生成规则 。

如果两个条件相互独立，则P（XY）=P（X）· P（Y），即提升度为1；如果小于1，说明使用这条规则来进行推荐，还不如不推荐（推荐无效）； 一般在数据挖掘中当提升度大于3时，我们才承认挖掘出的关联规则是有价值的。

挖掘关联规则主要有Apriori算法和FP-Growth算法。后者解决了前者由于频繁的扫描数据集造成的效率低下缺点。以下按照Apriori算法来讲解。step 1： 扫描数据集生成满足最小支持度的频繁项集。 step 2： 计算规则的置信度，返回满足最小置信度的规则。

关联规则数据挖掘主要目的是为了找出数据集中的频繁模式（frequent pattern）和并发关系（cooccurrence relationships）。但是事件A和事件B一起发生了一定次数，并不一定代表着其中有很强的关联性，也有可能是偶发性的事件。是商业事件中，偶发性的事件是不具有价值的。

关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则（AssociationRules）。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度（MinimumConfidence）的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

哪些工具可以用于数据挖掘

Tanagra：使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

RapidMiner，Orange。RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供了许多可扩展的数据分析挖掘算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Orange：Orange是一款用于机器学习和数据挖掘的软件套件，提供了许多数据可视化工具，以及一些主要功能，例如显示数据表并允许选择功能。

YModel： 易明公司出品的YModel，专为自动化建模而设计，操作简便，模型精准，适合中小企业，无论是个人版的免费版还是企业版的数据库支持，都体现出其性价比。Orange： 作为开源的选择，Orange以C++/Python的开发语言提供可视化操作，适合有一定基础的高级用户进行深入挖掘。

Weka WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。Rapid Miner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。

RapidMiner该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

Rapid MinerRapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

xgboost结果auc过高

内置交叉验证XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。 而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。在已有的模型基础上继续XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。这个特性在某些特定的应用上是一个巨大的优势。

logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率（阈值为0.5） merror 多分类错误率 mlogloss 多分类logloss损失函数 auc 曲线下面积 seed（默认0） 随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果，也可以用于调整参数 如果你之前用的是Scikit-learn，你可能不太熟悉这些参数。

优化导致每个样本的梯度信息在内存中不连续，直接累加有可能会导致cache-miss，所以xgboost先将样本的统计信息取到线程的内部buffer，然后再进行小批量的累加。 按照特征列方式存储能优化寻找最佳的分割点，但是当以行计算梯度数据时会导致内存的不连续访问，严重时会导致cache miss，降低算法效率。

- 预测结果文件 * pred_margin [default=0] - 输出预测的边界，而不是转换后的概率 如果你比较习惯scikit-learn的参数形式，那么XGBoost的Python 版本也提供了sklearn形式的接口 XGBClassifier。

在初步特征筛选之后，若使用树模型，特征经过数值化处理后就可以模型进行效果评估，一般会给出一个AUC或KS的模型评估结果。这里假设我们放入的特征数量为N，我期盼的是通过 丢弃某些无效的特征 ，进一步 提升模型效果 。特征选择有常用的三种方法，Filter（过滤法）、Wrapper（包裹法）、Embedded（嵌入法）。

]auc（trainData$Disbursed，gbm_dev）auc（trainData_ens1$Disbursed，gbm_ITV1）auc（testData_ens1$Disbursed，gbm_ITV2）在上述案例中，运行代码后所看到的所有AUC值将会非常接近0.84。我们随时欢迎你对这段代码进行进一步的完善。

数据挖掘技术在临床医学的应用研究

数据安全重要性。病人在医院治疗完成后会留下各种医疗数据，很多数据都是病人的隐私，医院管理者在进行数据分析与资源共享时，要保证数据资料的安全性，以防泄露病人隐私。

大数据时代，医药研发面临更多的挑战和机遇，为了更好的节约研发成本，提高新药研发成功率，研发出更有竞争力的新药，可以应用数据挖掘技术开展虚拟医学科研和药物研究。数据挖掘在虚拟医药科研上的应用，可以总结为如下几个方面。1 通过预测建模帮助制药公司降低研发成本提高研发效率。

前列腺癌研究发现，HRD在BRCA1/2突变样本中与治疗响应相关，提示部分患者可能从PARP抑制剂中受益。而卵巢癌的研究则通过HRD评分划分预后亚型，推动了个性化治疗的进展。更多医学数据挖掘的杰作，揭示了HRD在癌症类型研究中的关键作用，为未来的治疗策略提供了强有力的支持。

医学大数据分析策略与数据挖掘1提纲1医学中大心数概据况及其分析策略2数据中挖心掘概方况法简介及其应用3数据挖掘软件及其实现方法2医学大数据及其分析策略3大数据（BigData）数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

在单细胞研究的临床转化领域，以往的挑战在于难以解析清晰的细胞亚群和全面解读基因功能。然而，通过创新的无监督聚类技术和差异表达基因分析，我们正逐步揭开细胞类型的神秘面纱，揭示出前所未有的生物学新知。