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“预测”已经成为数据挖掘模型可以做什么的可接受的描述，即我们常说的“预测模型”和“预测分析”。这是因为许多流行的数据挖掘模型经常使用“预测最可能的结果”(或者解释可能的结果如何有可能)。这种方法是分类和回归模型的典型应用。数字化转型网www.szhzxw.cn
但是，其他类型的数据挖掘模型，比如聚类和关联模型也有“预测”的特征。这是一个含义比较模糊的术语。一个聚类模型被描述为“预测”一个个体属于哪个群体，一个关联模型可能被描述为基于已知基本属性“预测”一个或更多属性。
同样我们也可以分析“预测”这个术语在不同的主题中的应用：一个分类模型可能被说成可以预测客户行为–更加确切的说它可以预测以某种确定行为的目标客户，即使不是所有的目标个体的行为都符合“预测”的结果。一个诈骗检测模型可能被说成可以预测个别交易是否具有高风险性，即使不是所有的预测的交易都有欺诈行为。
“预测”这个术语广泛的使用导致了所谓的“预测分析”被作为数据挖掘的总称，并且在业务解决方案中得到了广泛的应用。但是我们应该意识到这不是日常所说的“预测”，我们不能期望预测一个特殊个体的行为或者一个特别的欺诈调查结果。数字化转型网www.szhzxw.cn
那么，在这个意义下的“预测”是什么?分类、回归、聚类和关联算法以及他们集成模型有什么共性呢?答案在于“评分”，这是预测模型应用到一个新样例的方式。模型产生一个预估值或评分，这是这个样例的新信息的一部分;在概括和归纳的基础上，这个样例的可利用信息得到了提高，模式被算法发现和模型具体化。值得注意的是这个新信息不是在“给定”意义上的“数据”，它仅有统计学意义。
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