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《数据集和结果衡量》ppt课件CONTENTS•数据集的收集•数据预处理•数据集的划分•结果衡量指标•结果的可视化01数据集的收集数据集的定义总结词了解数据集的定义是基础详细描述数据集是一个集合,包含了用于机器学习、数据分析或科学研究的测量、观察或统计数据这些数据可以来自各种来源,如调查、实验、公共数据集等数据集的来源总结词了解数据集的来源是关键详细描述数据集的来源主要有两种,一种是公开数据集,如政府、机构或公司公开的数据,另一种是私有数据集,如专有调查或实验数据数据集的质量评估总结词评估数据集的质量是必要的详细描述评估数据集的质量主要考虑数据的完整性、准确性、一致性和时效性此外,还需要考虑数据的覆盖范围和样本规模02数据预处理数据清洗缺失值处理数据格式化将数据转换成统一格式,便于后对于缺失的数据,可以采用填充续处理和分析缺失值、删除含有缺失值的行或0103列、插值等方法进行处理异常值检测数据去重0204可以采用统计学方法,如Z分数、去除重复的数据,确保数据集的IQR等,检测并处理异常值唯一性数据转换特征工程特征缩放通过特征选择、特征构造、特将特征值缩放到指定范围,如征转换等方法,将原始特征转归一化、标准化等换为更易于分析和建模的特征类别特征编码数据离散化将类别特征转换为数值特征,将连续特征离散化,便于分类如独热编码、标签编码等和决策树等算法的使用数据归一化Min-Max归一化将数据缩放到[0,1]范围内,公式为$normalized_value=frac{current_value-min_value}{max_value-min_value}$Z分数归一化将数据转换为标准分数,公式为$normalized_value=frac{current_value-mean_value}{std_deviation}$对数归一化将数据取对数后进行缩放,适用于数据分布差异大且偏斜的情况小数点后归一化将数据的小数点后位数进行归一化处理,适用于数据分布差异小且接近的情况03数据集的划分训练集和测试集的划分训练集用于训练模型,提供模型训练所需的数据测试集用于评估模型性能,提供模型预测所需的数据验证集的划分•验证集用于调整模型参数和选择最佳模型,提供模型调优所需的数据交叉验证•交叉验证通过将数据集分成多个子集,分别用其中的一部分子集训练模型,另一部分子集进行测试,以评估模型的泛化能力04结果衡量指标分类问题衡量指标准确率衡量分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例精度在二分类问题中,精度是分类模型正确预测正样本的比例召回率在二分类问题中,召回率是分类模型正确预测正样本的比例F1分数是精度和召回率的调和平均数,用于综合考虑精度和召回率的表现回归问题衡量指标平均绝对误差衡量模型预测值与真实值之间的平均绝对差距均方误差衡量模型预测值与真实值之间的平均平方差距均方根误差均方误差的平方根,提供了一个标准化的误差度量R平方值衡量模型对数据的拟合程度,值越接近1表示模型拟合越好聚类问题衡量指标轮廓系数通过比较聚类结果与实际类别来评估聚类效果,值越接近1表示聚类效果越好互信息衡量聚类结果与实际类别之间的信息重叠程度Davies-Bouldin指数衡量聚类内部的紧密程度和聚类间的分离程度Calinski-Harabasz指数综合考虑聚类内部的紧密程度和不同聚类间的分离程度来评估聚类效果05结果的可视化分类结果的可视化总结词分类结果的可视化可以帮助我们更好地理解分类模型的性能和预测结果详细描述分类结果的可视化可以通过绘制混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线等方式进行这些图表可以清晰地展示模型的分类效果,如准确率、召回率、F1分数等指标,帮助我们了解模型在各类样本上的表现回归结果的可视化总结词回归结果的可视化可以直观地展示回归模型的预测结果和实际结果的差异详细描述回归结果的可视化可以通过绘制散点图、直方图、箱线图等方式进行这些图表可以展示模型的预测值与实际值之间的差异,帮助我们发现模型可能存在的问题,如过拟合、欠拟合等聚类结果的可视化总结词详细描述聚类结果的可视化可以帮助我们更好地聚类结果的可视化可以通过绘制二维或三理解数据的分布和聚类效果维散点图、树状图、层次聚类图等方式进VS行这些图表可以清晰地展示各类别之间的距离和分布,帮助我们了解聚类效果,如聚类数量、聚类质量等谢谢您的聆听THANKS。