大数据分析建模方法

心无物/天地宽 2024-05-21 12:50:48
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1第一步:选择模型/自定义模型基于业务基础来决定选择模型的形态,比如,如果要预测产品销量,则可以选择数值预测模型。(可采用回归模型,时序预测)2第二步:训练模型之所以叫模型,因为每个模型大致的模式是固定的,但其中还会有一些不确定的变量在里面,这样模型才会有通用性,而训练模型的意思就是找到最合适的参数,一旦找到最优参数,模型就基本可用了!3第三步:评估模型也即是字面意思,但一个模型的好坏是需要放在其特定的业务场景下来评估的。评价模型质量的常用指标有:平均误差率、判定系数r2评估分类预测模型质量的常用指标(如下图所示):正确率、查全率、查准率、roc曲线和auc值等4第四步:应用模型评估测量完成后,就要将此模型应用于业务基础的实践中去,用于解决工作中的业务问题的,比如预测客户行为,比如划分客户群。4此文章非法爬取自百度经验5第五步:优化模型,一般发生在两种情况下:1.在评估模型中,如果发现模型欠拟合,或者过拟合,说明这个模型待优化;2.在真实应用场景中,定期进行优化,或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时,也要启动优化;end 20210311
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