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Wissensextraktion / Data-Mining Prof. Dr. Lämmel, Prof. Dr. Cleve HS Wismar Adil Khalat Tobias Oeberst Marian Sakowski.

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Präsentation zum Thema: "Wissensextraktion / Data-Mining Prof. Dr. Lämmel, Prof. Dr. Cleve HS Wismar Adil Khalat Tobias Oeberst Marian Sakowski."—  Präsentation transkript:

1 Wissensextraktion / Data-Mining Prof. Dr. Lämmel, Prof. Dr. Cleve HS Wismar Adil Khalat Tobias Oeberst Marian Sakowski

2 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski Algorithmus Datensatz Datenvorbereitung Aufbau in Knime Ergebnisse

3 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski a b c Klasse Grün: a, b Klasse Blau: c

4 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski Kundendaten eines Energieversorgers Potentielle Kündiger filtern Kündiger sollen Rabatttarif erhalten Datensätze 32 Merkmale Meist ordinale Merkmale Kundenwert/JahrKündigerKunde Erhält Angebot43,80 66,30 Erhält kein Angebot0,00 72,00

5 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski Normalisierung Fehlende Werte auffüllen Entfernen von Spalten (z.B. Straßentyp o. Anteil Deutscher)

6 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski

7 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski Optimaler Kundenwert: (0 %) Erste Vorhersage: (11,45 %) Nach Normalisierung: (11,46 %) Missing Values (Mean): (10,53 %) Fuzzy-Norm (Product Norm): (10,56 %) Entfernung Psycho-, Pharma-, PKW-Indizes, Anteil Deutscher: (11,55 %) Bester Kundenwert (Entfernung Straßentyp): (11,66 %)

8 Fuzzy Rule Learner Adil Khalat, Tobias Oeberst, Marian Sakowski


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