目的分類與特征

目的分類與特征

匯報(bào)人：XX2024年X月目錄第1章簡(jiǎn)介第2章數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)第3章數(shù)據(jù)描述第4章特征工程第5章模型訓(xùn)練第6章總結(jié)01第1章簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)綜合性學(xué)科，涵蓋數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域。目的分類與特征是數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要概念，幫助我們理解數(shù)據(jù)背后的含義并進(jìn)行準(zhǔn)確的分析和預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)定義需包含目標(biāo)變量特征回歸分析、時(shí)間序列分析方法

類別型特征有序型數(shù)據(jù)無(wú)序型數(shù)據(jù)時(shí)間型特征時(shí)間戳日期文本型特征描述性文本標(biāo)簽文本數(shù)據(jù)特征數(shù)值型特征連續(xù)型數(shù)據(jù)離散型數(shù)據(jù)描述性數(shù)據(jù)用于描述數(shù)據(jù)特征定義包含統(tǒng)計(jì)信息特征數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)分析方法

探索性數(shù)據(jù)用于探索數(shù)據(jù)關(guān)系定義0103聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法02包含未知信息特征02第2章數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

分類預(yù)測(cè)分類預(yù)測(cè)是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)特征，對(duì)樣本進(jìn)行分類的預(yù)測(cè)。常見的分類預(yù)測(cè)算法包括邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林等。通過(guò)分類預(yù)測(cè)，可以將數(shù)據(jù)樣本劃分為不同的類別，用于不同場(chǎng)景的應(yīng)用。

分類預(yù)測(cè)適用于二分類問(wèn)題邏輯回歸基于樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類決策樹集成學(xué)習(xí)算法，提高準(zhǔn)確性隨機(jī)森林

回歸預(yù)測(cè)用于預(yù)測(cè)連續(xù)型數(shù)值線性回歸處理多重共線性問(wèn)題嶺回歸使用支持向量機(jī)進(jìn)行回歸分析支持向量回歸

回歸預(yù)測(cè)回歸預(yù)測(cè)是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)特征，預(yù)測(cè)出連續(xù)型數(shù)值的結(jié)果。常見的回歸預(yù)測(cè)算法包括線性回歸、嶺回歸、支持向量回歸等。通過(guò)回歸預(yù)測(cè)，可以估計(jì)出連續(xù)型數(shù)據(jù)的值，有助于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。

預(yù)測(cè)模型評(píng)估預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的比例準(zhǔn)確率被識(shí)別為正類別樣本的準(zhǔn)確度精確率正類別樣本被正確識(shí)別的比例召回率

預(yù)測(cè)模型評(píng)估在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，以確保模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。常見的模型評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率等。這些指標(biāo)能夠幫助評(píng)估模型的性能，指導(dǎo)后續(xù)的優(yōu)化和改進(jìn)工作。03第3章數(shù)據(jù)描述

描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體性描述和分析的方法。它包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、分布情況等指標(biāo)，幫助我們了解數(shù)據(jù)的總體特征。通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)，可以更好地把握數(shù)據(jù)的基本情況。描述性統(tǒng)計(jì)代表數(shù)據(jù)的平均水平均值數(shù)據(jù)的中間值中位數(shù)數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)的分布狀況分布情況探索性數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析是通過(guò)可視化和統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征的過(guò)程。常見的方法包括箱線圖、直方圖、散點(diǎn)圖等，通過(guò)這些圖表可以更直觀地理解數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。

直方圖展示數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布散點(diǎn)圖觀察兩個(gè)變量之間的關(guān)系其它可視化方法比如餅圖、折線圖等探索性數(shù)據(jù)分析方法箱線圖用于顯示數(shù)據(jù)的分布情況數(shù)據(jù)降維用于降低維度，保留數(shù)據(jù)主要特征主成分分析用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間t-SNE用于進(jìn)行特征提取和降維LDA

數(shù)據(jù)降維方法保留數(shù)據(jù)主要特征主成分分析0103特征提取和降維LDA02將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間t-SNE總結(jié)數(shù)據(jù)描述是對(duì)數(shù)據(jù)整體性質(zhì)的描述和分析，包括描述性統(tǒng)計(jì)、探索性數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)降維等方法。通過(guò)這些方法，可以更好地理解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供基礎(chǔ)。04第4章特征工程

特征選擇特征選擇是指從原始數(shù)據(jù)中選擇出對(duì)目標(biāo)變量預(yù)測(cè)有影響的特征，去除冗余和無(wú)關(guān)的特征，以提高模型的精確度和泛化能力。在特征選擇過(guò)程中，需要考慮特征之間的相關(guān)性以及與目標(biāo)變量的相關(guān)性，以確保選擇的特征對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力產(chǎn)生積極影響。

特征提取利用原始特征的多項(xiàng)式組合構(gòu)造新的特征多項(xiàng)式特征將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量表示，用于提取文本特征文本詞袋模型

特征轉(zhuǎn)換將特征按照一定的比例縮放，使其服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)化0103通過(guò)對(duì)特征向量進(jìn)行調(diào)整，使其滿足單位長(zhǎng)度，用于防止過(guò)擬合正則化02將特征縮放到一個(gè)特定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]或[-1,1]歸一化特征選擇的重要性精簡(jiǎn)特征空間可以減少模型復(fù)雜度，提高訓(xùn)練效率提高模型效率去除無(wú)關(guān)特征可以減少模型過(guò)擬合的可能性降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)精心選擇的特征可以增加模型的可解釋性，更好地理解模型預(yù)測(cè)結(jié)果改善模型解釋性

特征提取的方法特征提取是特征工程中的重要環(huán)節(jié)，通過(guò)提取原始數(shù)據(jù)中的有效信息，可以更好地描述數(shù)據(jù)集的特征和結(jié)構(gòu)。常用的特征提取方法包括多項(xiàng)式特征、文本詞袋模型等。這些方法能夠從不同角度提取特征，為后續(xù)的建模和分析提供基礎(chǔ)。特征轉(zhuǎn)換的應(yīng)用通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化0103通過(guò)正則化處理數(shù)據(jù)，可以有效防止過(guò)擬合，提高模型泛化能力數(shù)據(jù)正則化02將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到一定范圍內(nèi)，消除不同特征量綱帶來(lái)的影響數(shù)據(jù)歸一化減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)去除無(wú)關(guān)特征，降低模型復(fù)雜度，減少過(guò)擬合的可能性改善模型泛化能力優(yōu)化特征空間，使模型在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)性能更好增強(qiáng)模型可解釋性選取重要特征，提高模型可解釋性，便于業(yè)務(wù)理解和應(yīng)用特征工程的目的提高模型預(yù)測(cè)精度通過(guò)選擇、提取和轉(zhuǎn)換特征，優(yōu)化模型輸入，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度05第五章模型訓(xùn)練

模型建立在數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程完成后，需要對(duì)模型進(jìn)行建立和訓(xùn)練。常見的模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)等。這些模型在不同場(chǎng)景下具有各自的優(yōu)勢(shì)和適用性，選擇合適的模型對(duì)于解決特定問(wèn)題至關(guān)重要。

模型調(diào)參通過(guò)嘗試不同參數(shù)組合來(lái)尋找最優(yōu)模型參數(shù)網(wǎng)格搜索隨機(jī)選擇參數(shù)組合進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估隨機(jī)搜索基于貝葉斯理論來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)搜索過(guò)程貝葉斯優(yōu)化

模型評(píng)估將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)互斥的子集，循環(huán)使用每個(gè)子集進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證交叉驗(yàn)證0103用于衡量分類模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和錯(cuò)誤率混淆矩陣02用于評(píng)估分類模型的性能，展示靈敏度與特異度之間的關(guān)系ROC曲線決策樹易于理解和解釋對(duì)異常值和缺失值不敏感支持向量機(jī)適用于高維空間的數(shù)據(jù)分類泛化能力強(qiáng)邏輯回歸用于二分類問(wèn)題的線性模型簡(jiǎn)單且計(jì)算效率高模型選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于復(fù)雜的非線性關(guān)系建模需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源支持總結(jié)模型訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要的一環(huán)，在建立合適的模型、調(diào)整參數(shù)和評(píng)估模型等過(guò)程中，需要綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)要求，以保證模型的性能和泛化能力。通過(guò)不斷調(diào)優(yōu)和優(yōu)化，提升模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和分類的準(zhǔn)確性。06第六章總結(jié)

目的分類與特征目的分類與特征在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中扮演著重要角色。通過(guò)合理分類和特征提取，可以更好地理解數(shù)據(jù)，建立準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。這一過(guò)程是數(shù)據(jù)科學(xué)中的基礎(chǔ)，對(duì)于構(gòu)建可靠的數(shù)據(jù)分析模型至關(guān)重要。

目的分類有明確標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)需標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和部分無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)半監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)嘗試和錯(cuò)誤來(lái)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)特征提取連續(xù)值的特征數(shù)值型特征離散值的特征類別型特征基于文本數(shù)據(jù)的特征文本型特征時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征時(shí)間型特征特征工程處理缺失數(shù)據(jù)的方法缺失值處理將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相似的尺度數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化選擇對(duì)模型有意義的特征特征選擇將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型的形式特征變換數(shù)據(jù)分析流程收集各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)收集0103從原始數(shù)據(jù)中