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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）。