数据挖掘具体步骤

1、理解业务与数据


2、准备数据


数据清洗:

缺失值处理:

异常值:


数据标准化:

特征选择:


数据采样处理:


3、数据建模


分类问题:


聚类问题:




回归问题






关联分析

集成学习
image
Bagging(例如随机森林算法)
Boosting
Stacking
4、模型评估



淆矩阵与准确率指标





泛化能力评估



其他模型:
评估数据处理:

5、应用
模型保存:
模型优化:





























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Bagging(例如随机森林算法)
Boosting
Stacking











其他模型:
评估数据处理:

模型保存:
模型优化:
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作为一名专业的爬虫代理供应商,我们经常会看见各种各样的爬虫异常情况。网络请求超时、页面结构变化、反爬虫机制拦截等问题时常出现在客户的工作中。 在这篇文章中,我将和大家分享一些关于异常处理与日志记录的思维方法。通过合理的异常处理和有效的日志…...
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前言 在日常工作中,随着业务日渐庞大,不可避免的涉及到调用远程服务,但是远程服务的健壮性和网络稳定性都是不可控因素,因此,我们需要考虑合适的重试机制去处理这些问题,最基础的方式就是手动重试…...
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