It allows user to characterize gene

It allows user to characterize general properties of data whereas, predictive data mining foretell some response of interest by including a special response variable in data. It performs inference on the current data to make predictions. Some of the widely used predictive data mining methods are Decision Trees,Decision Rules, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Support Vector Machine, Bayesian Networks and k-nearest Algorithm

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณสามารถใช้ลักษณะทั่วไปของข้อมูลในขณะที่ การทำเหมืองข้อมูลทำนายทำนายทายทักตอบสนองบางอย่างน่าสนใจ โดยรวมตัวแปรตอบสนองพิเศษในข้อมูล ดำเนินการสรุปข้อมูลปัจจุบันเพื่อคาดคะเน บางวิธีการทำเหมืองข้อมูลระบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเป็น ต้นไม้ตัดสินใจ ตัดสินใจกฎ ถด ถอยโลจิสติก เครือ ข่ายประสาทเทียม สนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง เครือ ข่ายทฤษฎี และอัลกอริทึม k ใกล้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จะช่วยให้ผู้ที่จะอธิบายลักษณะคุณสมบัติทั่วไปของข้อมูลในขณะที่การทำเหมืองข้อมูลการทำนายทำนายการตอบสนองที่น่าสนใจบางอย่างโดยรวมทั้งตัวแปรตอบสนองพิเศษในข้อมูล จะดำเนินการอนุมานจากข้อมูลปัจจุบันเพื่อทำให้การคาดการณ์ บางส่วนของการใช้กันอย่างแพร่หลายวิธีการทำเหมืองข้อมูลการคาดการณ์มีต้นไม้ตัดสินใจกฎการตัดสินใจถดถอยโลจิสติ, โครงข่ายประสาทเทียม, การสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์เครือข่ายแบบเบย์และ K-ที่ใกล้ที่สุดขั้นตอนวิธีการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันช่วยให้ผู้ใช้เพื่อแสดงลักษณะ คุณสมบัติทั่วไปของข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลพยากรณ์ทำนายการตอบสนองบางอย่างน่าสนใจ โดยรวมถึงตัวแปรตอบสนองพิเศษในข้อมูล จะดําเนินการอนุมานเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นปัจจุบันเพื่อให้คาดคะเน บางส่วนของการใช้กันอย่างแพร่หลายพยากรณ์การทำเหมืองข้อมูลวิธีการคือต้นไม้ การตัดสินใจกฎโลจิสติก , ถดถอย , โครงข่ายประสาทเทียม , เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเครือข่ายและวิธีเบส์ละ