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文本内容:
用表格表示的变量间关系课件制作人PPT制作者时间2024年X月目录第一章简介变量的概念数值型变量顺序变量分类变量代表类别代表顺序或等级代表数字准确决策01准确理解变量间关系可以帮助做出更准确的决策预测分析02分析变量间关系有助于进行预测和趋势分析问题解决03掌握变量间关系有助于解决实际问题结语通过本章学习,相信您已经对变量的概念和数据集的获取有了更深入的了解下一章我们将深入探讨如何分析变量间的关系,敬请期待第章数据探索2平均数01计算方法和含义标准差02衡量数据的离散程度百分位数03数据在一定百分比位置的取值变量相关性分析变量相关性是通过统计方法来衡量两个或多个变量之间的关系,可以帮助我们理解变量之间的相互作用和影响相关系数和散点图是常用的工具来分析变量之间的相关性第章回归分析3线性回归分析演示如何用介绍线性回归Python进行讨论回归模型的基本原理线性回归分析的假设模型前提条件实际操作演示线性关系建模回归诊断和改进演示如何诊断探讨回归诊断回归模型并改介绍残差分析的重要性进效果和异常值处理识别数据偏差模型调整技巧模型健康检查第四章非线性建模多项式回归优点应用场景缺点容易过拟合数据曲线关系复杂适用于非线性数据优点01易于理解缺点02容易过拟合应用场景03分类或回归问题神经网络神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构的机器学习模型通过多层神经元之间的连接和权重来学习和预测数据的关系训练神经网络需要优化方法和参数调整,可以用于非线性建模中第五章变量选择和模型评估模型评估指标准确率召回率F1值精确率评估模型预测为正综合考虑了精确率评估真正类别中被类别的准确性评估模型整体预测和召回率的指标正确预测为正类别的准确性的比例模型比较和融合比较方法效果提升实践演示模型融合概念结合多个模型的预展示如何将多个模模型融合能够减少测结果,提高整体通过交叉验证或指型融合,以提高预过拟合,提升预测预测效果标评估不同模型之测准确度稳定性间的性能优劣总结在变量选择和模型评估中,合理选择特征、使用合适的评估指标以及进行交叉验证和模型比较是关键步骤通过深入理解这些方法,可以提升数据建模的效果,得到更准确的预测结果第章总结6学习资源分享相关学习提供学习交流推荐进阶课程资源和书籍的方式和平台和学习路径深入学习学习社区推荐阅读开放问答环节01互动交流提供学习建议和解决困惑02学习支持鼓励学员参与讨论和分享03积极互动。