《科学精准预测技术》课件.pptVIP

《科学精准预测技术》

课程概述课程目标了解精准预测技术的基本原理、发展历程和应用场景。课程内容涵盖预测模型、数据处理、模型评估、集成学习、时间序列预测、异常值检测、实时预测系统等内容。课程目标

为什么需要精准预测技术？数据驱动决策利用数据进行分析和预测，为决策提供科学依据。提高预测精度提升预测结果的准确性和可靠性。优化资源配置根据预测结果合理分配资源，提高效率。降低风险

精准预测技术的发展历程1早期统计学基于统计学方法进行简单预测。2机器学习引入机器学习算法，提升预测精度。3深度学习运用深度学习技术，实现更高精度预测。4实时预测

预测模型的基本原理数据分析对历史数据进行分析，提取关键特征。模型训练使用训练数据训练预测模型，学习数据背后的规律。模型评估评估模型的性能，选择最优模型。预测应用

线性回归模型

逻辑回归模型分类预测用于预测离散型变量，例如客户是否会购买产品。Sigmoid函数

决策树模型1根节点包含所有样本的特征。2内部节点根据特征进行划分，生成子节点。3叶节点

随机森林模型多棵决策树构建多棵决策树，每棵树使用随机选择的特征和样本进行训练。投票机制对多棵决策树的预测结果进行投票，得到最终预测结果。减少过拟合

支持向量机模型寻找最优超平面找到将不同类别样本区分开的最优超平面。最大化间隔

神经网络模型输入层接收输入数据。1隐藏层进行非线性变换，提取特征。2输出层输出预测结果。

模型选择的关键因素1数据类型不同的数据类型适合不同的模型。2预测目标预测目标是分类还是回归。3模型复杂度模型的复杂度要与数据量和预测目标相匹配。计算资源

模型过拟合的问题过度拟合训练数据模型过于复杂，在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差。解决方法简化模型，增加数据量，使用正则化技术。

模型欠拟合的问题模型过于简单模型无法学习到数据中的规律，在训练数据和测试数据上表现都不好。解决方法增加模型复杂度，增加特征数量，使用更强大的模型。

模型评估指标1准确率预测正确的样本占总样本的比例。2精确率预测为正类且实际为正类的样本占所有预测为正类的样本的比例。3召回率预测为正类且实际为正类的样本占所有实际为正类的样本的比例。4F1分数精确率和召回率的调和平均数。

交叉验证技术K折交叉验证将数据分成K份，每次使用K-1份数据训练模型，剩余1份数据进行测试，重复K次，取平均值作为模型的评估指标。留一法交叉验证每次使用N-1个样本训练模型，剩余1个样本进行测试，重复N次，取平均值作为模型的评估指标。

样本收集的注意事项数据质量数据要准确、完整、一致，避免噪声数据的影响。数据代表性样本要能够代表真实世界的数据分布，避免样本偏差的影响。数据规模样本数量要足够多，才能训练出可靠的模型。

数据预处理的步骤数据清洗处理缺失值、异常值，保证数据完整性和一致性。数据转换将数据转换为合适的格式，例如对类别型变量进行编码。数据缩放对数值型变量进行缩放，例如归一化或标准化。

特征工程的重要性特征提取从原始数据中提取出对预测结果有帮助的特征。特征选择选择对预测结果影响最大的特征，减少模型复杂度。特征组合将多个特征组合成新的特征，提高模型的表达能力。

特征选择的方法1过滤式根据特征自身的信息进行选择，例如方差选择法，互信息法。2包裹式根据特征对模型性能的影响进行选择，例如递归特征消除法，随机森林特征重要性排序。3嵌入式在模型训练过程中进行特征选择，例如正则化技术，决策树特征重要性排序。

超参数调优的技巧网格有哪些信誉好的足球投注网站遍历所有可能的超参数组合，选择性能最好的模型。随机有哪些信誉好的足球投注网站在超参数空间中随机采样，选择性能最好的模型。贝叶斯优化利用贝叶斯统计模型，对超参数进行高效有哪些信誉好的足球投注网站。

集成学习的思想多个模型构建多个独立的模型，对预测结果进行组合。减少过拟合通过多个模型的组合，降低单个模型过拟合的风险。提高精度通过多个模型的组合，提高预测结果的准确性和稳定性。

Bagging集成方法Bootstrap采样从原始数据中进行有放回的随机抽样，生成多个子数据集。训练多个模型使用不同的子数据集训练多个模型，例如决策树。投票机制对多个模型的预测结果进行投票，得到最终预测结果。

Boosting集成方法迭代训练依次训练多个模型，每个模型都关注上一个模型预测错误的样本。权重调整每个模型的权重根据其预测性能进行调整。加权投票对多个模型的预测结果进行加权投票，得到最终预测结果。

时间序列预测模型时间依赖性时间序列数据具有时间依赖性，即未来数据与历史数据之间存在关系。趋势和季节性时间序列数据可能存在趋势和季节性，需要进行相应的模型建模。

ARIMA模型自回归模型利用历史数据预测未来数据。移动平均模型利用历史数据的移动平均值进行预测。整合模型将自回归模型和移动平均模型结合起来。

指数平滑模型WeekSales指数平滑模型利用历史数据的加