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See5/C5.0  資料探勘軟體

資料採擷是所有關于從一個組織中提取模式的存儲或入帳的資料。深入瞭解該組織的行動,方面,並作為輔助決策預測未來的情況下的結果,可以使用這些模式。

模式經常關注的情況下屬於哪個類別。例如,是貸款申請人信譽或不嗎?人口中的某一部分將忽略 mailout 或答覆它嗎?過程會給一批原料的高、 中或低產量呢?

See5 (Windows 2000/Xp/Vista/7) 和 Unix 的對應C5.0是複雜的資料採擷工具發現劃定類別的模式、 組裝成分類器,和使用它們來做出的預測。

一些重要的功能:

˙See5/C5.0 旨在分析大量資料庫包含上千個數以百計的成千上萬的記錄和幾十到幾百數

    位、 時間、 日期或名義的欄位。See5/C5.0 還利用多達 8 個內核中 (包括英特爾超執行

    緒) 的一個或多個 Cpu 的電腦,加快分析。
˙為了最大化適用性問題,See5/C5.0 分類器來表示決策樹或如果那規則的設置,一般理解

    比容易神經網路的形式。
˙See5/C5.0 是可用於Linux和Windows 2000/Xp/Vista/7.
˙See5/C5.0 很容易使用,無須假設任何特殊知識的統計數字或機器學習
˙RuleQuest 提供了C 原始程式碼,使分類器建造的 See5/C5.0 可以嵌入在您的組織的系統。
 

Data Mining Tools See5 and C5.0

Data mining is all about extracting patterns from an organization's stored or warehoused data. These patterns can be used to gain insight into aspects of the organization's operations, and to predict outcomes for future situations as an aid to decision-making.

Patterns often concern the categories to which situations belong. For example, is a loan applicant creditworthy or not? Will a certain segment of the population ignore a mailout or respond to it? Will a process give high, medium, or low yield on a batch of raw material?

See5 (Windows 98/Me/2000/XP) and its Unix counterpart C5.0 are sophisticated data mining tools for discovering patterns that delineate categories, assembling them into classifiers, and using them to make predictions.

Some important features:

• See5/C5.0 has been designed to analyze substantial databases containing thousands to hundreds of thousands of records and tens to hundreds of numeric, time, date, or nominal fields.
• To maximize interpretability, See5/C5.0 classifiers are expressed as decision trees or sets of if-then rules, forms that are generally easier to understand than neural networks.
• See5/C5.0 is easy to use and does not presume any special knowledge of Statistics or Machine Learning (although these don't hurt, either!)
• RuleQuest provides C source code so that classifiers constructed by See5/C5.0 can be embedded in your organization's own systems.

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