预测型数据挖掘与描述型数据挖掘有什么区别？

什么是预测型数据挖掘？
什么是描述型数据挖掘？
他们之间的区别主要在哪里？
分类模型指的是什么，怎么用。

对你的问题不是很理解，
分类模型的就是在已经类别的状态下，对未确定类别的数据根据已知的分类进行模型训练，来讲数据分类。
对你第一个问题不知道理解的准不准确
预测型数据挖掘：是对未来趋势的预测
描述型数据挖掘：只是对现有数据的特征的呈现

分类是将样本分到a, b , c ..... 这几个类中，a与b， b与c之间没有关系，比如不存在a与c的距离大于b与c的距离这种说法。 分类的话一般用二分类分类器，效果更好。 回归是将样本的label分到可行域上的一个特定的值， 比如1,1.1， 1.211， 这些数字，1.1 当然是比1.211 更加靠近 1。 回归的话，注意将样本进行数据预处理。 -

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