还剩6页未读,继续阅读
文本内容:
《练习解答》课件10PPT本课件将教您如何在数据科学领域中应用特征工程和模型训练的相关知识问题说明问题描述数据集介绍介绍本课件中需要解答的问题简要介绍使用到的数据集和相关信息问题分析对所面临的问题进行分析和解释数据处理数据清理数据预处理介绍常见的数据清理方法和技巧讨论如何使用Python进行数据预处理和清洗数据集划分讲解如何将数据集划分为训练集、验证集和测试集特征工程特征选择1为了提高模型的准确性,需要选择合适的特征介绍常用的特征选择方法特征变换2深入讲解如何进行特征缩放、转换和创建新的特征等方法特征提取3将数据转换为可供模型使用的特征探讨常用的特征提取方法模型搭建模型选择根据问题的性质和数据集的属性选择合适的模型,例如决策树、神经网络等模型训练详细介绍如何使用Python进行模型训练的方法、技巧和工具模型调优讨论如何优化模型的参数或采用其他技术来提高模型的性能模型评估与应用模型评价指标1指标是评估模型性能的重要标准解释一些常见的评价指标和它们的含义模型性能评估2介绍如何在验证集上测试模型的性能,并对模型进行可视化模型应用场景3阐述该模型在实际场景中的应用总结与展望课程总结后续工作展望总结本课程中的重点和知识点,回顾课程中的难点展示人工智能领域中的一些新兴技术和发展趋势,和重要概念以及未来的发展方向参考文献相关论文参考资料12列出一些与本课件相关的学术论文介绍一些实用性强的参考资料和链接。