多分类logistic回归 为什么模型显著而系数不显著模型显著是综合而言的，系数显著性是其中的个体。个体并不能代表整体，整体是个体综合的结果。但一般而言，模型显著，说明模型是合理的，其中系数不显著的变量则不具有进行分析的意义
如何用决策树对教学成绩数据库进行多分类数据挖掘,也称之为数据库中知识发现是一个可以从海量数据中智能地和自动地抽取一些有用的、可信的、有效的和可以理解的模式的过程.分类是数据挖掘的重要内容之一.目前,分类已广泛应用于许多领域,如医疗诊断、天气预测、信用证实、顾客区分、欺诈甄别. 现己有多种分类的方法,其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛.其原因如下：
1、决策树分类的直观的表示方法较容易转化为标准的数据库查询
2、决策树分类归纳的方法行之有效,尤其适合大型数据集.
3、决策树在分类过程中,除了数据集中已包括的信息外,不再需要额外的信息.
4、决策树分类模型的精确度较高. 该文首先研究了评估分类模型的方法.在此基础上着重研究了决策树分类方法,并对决策树算法的可伸缩性问题进行了具体分析,最后给出了基于OLE DB for DM开发决策树分类预测应用程序.
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机器学习模型中的分类变量最多可以有多少个值我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如，统计学、经济学中经常使用的“模型参数”和“模型超参数”，在机器学习中也同样存在。
机器学习领域中的“模型参数”“模型超参数”在作用、来源等方面都有所不同，初学者如果对二者没有明确的认识，学习起来往往会比较吃力，尤其是那些来自统计学和经济学领域的初学者们。
为了让大家在应用机器学习时，对“参数模型”和“超参数模型”有一个清晰的界定，在这篇文章中，我们将具体讨论这两个术语。
