建模实习报告PPT
引言在本次实习中，我参与了数据建模的全过程，从数据收集、清洗、探索，到建立模型、评估和优化。实习期间，我使用了Python语言以及其数据科学库（如pand...
引言在本次实习中，我参与了数据建模的全过程，从数据收集、清洗、探索，到建立模型、评估和优化。实习期间，我使用了Python语言以及其数据科学库（如pandas, sklearn等）来进行数据处理和建模。数据收集与清洗在数据收集阶段，我利用Python的requests库从公开网络获取了所需的数据。数据清洗是数据预处理的重要步骤，我利用pandas库对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值以及重复值。数据探索与特征工程在数据探索阶段，我通过绘制图表和统计量了解了数据的分布、关系和趋势。特征工程是建模的关键步骤，我通过特征选择、特征构造和特征转换等方式，提升了数据的质量和模型的性能。模型建立与优化在本次实习中，我使用了决策树、随机森林和梯度提升树等监督学习算法来建立模型。通过交叉验证和网格搜索，我优化了模型的超参数，提升了模型的性能。模型评估与解释在模型评估阶段，我使用了准确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。同时，我也进行了模型的可解释性研究，以便更好地理解模型的预测结果。结论与展望通过本次实习，我深入了解了数据建模的全过程，掌握了Python的数据处理和建模技术。未来，我将继续研究机器学习算法和优化技术，以提升模型的性能和解释性。
