prthon數據挖掘建模全流程

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課程大綱

一、 數據分析和挖掘概述

1. 什么是數據分析

2. 什么是數據挖掘

3. 數據分析的常用工具

4. 數據挖掘的常用工具

5. 數據挖掘全流程簡介

二、 數據預處理

在錯誤的數據上分析，只能得到錯誤的結果。

1. 數據清洗

2. 歸一化處理

3. 虛擬化變量

4. 不平衡樣本處理

三、 特征選擇

當收集的數據有大量特征的時候，哪些特征才是有效特征，哪些特征更重要？

1. 過濾法：單變量特征選擇

2. 包裝法：遞歸特征消除

3. 維度壓縮：主成分分析

四、 常用算法講解

學習挖掘項目中常用的算法。

1. 卡方檢驗

2. 回歸分析

3. K-Means聚類

4. CART

5. SVM

6. 神經網絡

7. 協同推薦

五、 模型優化

模型輸出結果不佳的時候，如何對模型進行優化？

1. 參數優化，尋找第一參數

2. 使用集成算法提升模型的準確度和穩定性

a) Bagging

b) Boosting

c) Stacking

3. 集成算法實現

a) 隨機森林

b) Xgboost

c) 自定義Stacking

六、 報告

模型的結果如何評估，以及如何呈現

1. 模型評估

2. 報告格式

3. 可視化呈現