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一、大数据模型构建流程

1. 问题定义

  • 目标:明确业务需求,定义问题类型(如分类、回归、聚类)。
  • 关键指标:确定评估模型性能的指标(如准确率、召回率、RMSE)。

2. 数据收集

  • 数据来源:数据库、API、日志文件、传感器数据等。
  • 数据质量:确保数据的完整性、一致性和准确性。

3. 数据预处理

  • 数据清洗:处理缺失值、异常值、重复值。
  • 特征工程:特征选择、特征提取、特征转换。
  • 数据分割:将数据分为训练集、验证集和测试集。

4. 模型选择

  • 传统模型:线性回归、逻辑回归、决策树。
  • 集成模型:随机森林、XGBoost、LightGBM。
  • 深度学习模型:神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。

5. 模型训练

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