4.11.1　类不平衡的分类器构建179
　　4.11.2　带类不平衡的性能评估180
　　4.11.3　寻找*优的评分阈值183
　　4.11.4　综合评估性能183
　4.12　多类问题188
　文献注释189
　参考文献193
　习题198
第5章　关联分析：基本概念和算法205
　5.1　预备知识205
　5.2　频繁项集的产生207
　　5.2.1　先验原理209
　　5.2.2　Apriori算法的频繁项集产生210
　　5.2.3　候选项集的产生与剪枝212
　　5.2.4　支持度计数215
　　5.2.5　计算复杂度217
　5.3　规则的产生219
　　5.3.1　基于置信度的剪枝219
　　5.3.2　Apriori算法中规则的产生219
　　5.3.3　示例：美国国会投票记录221
　5.4　频繁项集的紧凑表示221
　　5.4.1　极大频繁项集221
　　5.4.2　闭项集223
　*　5.5　其他产生频繁项集的方法225
　*　5.6　FP增长算法228
　　5.6.1　FP树表示法228
　　5.6.2　FP增长算法的频繁项集产生229
　5.7　关联模式的评估231
　　5.7.1　兴趣度的客观度量232
　　5.7.2　多个二元变量的度量239
　　5.7.3　辛普森悖论240
　5.8　倾斜支持度分布的影响241
　文献注释244
　参考文献248
　习题256
第6章　关联分析：高级概念263
　6.1　处理

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