(1.18)--6.1大数据分析与挖掘建模概述.ppt

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1、大数据分析与挖掘建模BIG DATABIG DATA大数据，成就大未来！BIG DATABIG DATA 大数据分析与挖掘工作的核心环节。大数据，成就大未来！BIG DATABIG DATA1大数据分析与挖掘建模概述2预知考试能否及格逻辑回归3预测商场销量的高低决策树4顾客消费价值分析聚类分析6发电厂发电量的预测神经网络5西红柿与排骨的关系关联规则大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述选择模型训练模型评估模型应用模型优化模型训练集测试集业务集 1.1大数据分析与挖掘建模流程大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述 1.1大数据分析与挖掘

2、建模流程 1.1.1 模型的选择大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.1大数据分析与挖掘建模流程 1.1.2 训练模型通常将数据集分为训练集和测试集；使用训练集训练模型；使用测试集对训练好的模型进行评估。大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.1大数据分析与挖掘建模流程 1.1.3 评估模型大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.1大数据分析与挖掘建模流程 1.1.4 应用模型客户画像社交媒体游戏娱乐银行信息历史信息网上购物大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.1

3、大数据分析与挖掘建模流程 1.1.5 优化模型模型优化存在以下几种情况：1.重新选择一个新的模型；2.模型中增加新的考虑因素；3.尝试调整模型中的阈值到最优；4.尝试对原始数据进行更多的预处理。大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.2Python建模库 1.1.1Sklearn库简介（Scikit-learn）1.是一个开源的Python机器学习库；2.基于Numpy、SciPy和Matplolib等Python库和模块；3.提供了强大的数据挖掘和分析工具，主要包括数据预处理、数据降维、特征选择、大数据分析与挖掘建模、模型选择、交叉验证方法等基本功能。大数据，

4、成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.2Python建模库 1.1.2Sklearn库的功能结构大数据，成就大未来！大数据分析与挖掘建模1 大数据分析与挖掘建模概述1.2Python建模库 1.1.3Sklearn库内置的数据集数据集名称加载方法手写数字数据集load.digits()波士顿房价数据集load.boston()糖尿病数据集load.diabetes()鸢尾花数据集load.iris()人脸数据集fetch_lfw_people()Olivetti脸部数据集fetch_olivetti_faces()新闻分类数据集fetch_20newsgroups()路透社新闻数据集fetch_rcv1()BIG DATABIG DATA感谢您的观看！