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ROC值什么意思 roc什么意思

1.业务逻辑
数据分析遵循一定的流程 ， 既保证了数据分析每个阶段的工作内容有章可循 ， 也使得分析的最终结果更加准确 ， 更有说服力 。
通常 ， 数据分析分为以下步骤:
了解业务 ， 确定目标 ， 分析清楚需求 。
理解数据、收集原始数据、描述数据、探索数据和检查数据质量 。
准备、选择、清理、构建、整合和格式化数据 。
建立模型 ， 选择建模技术 ， 优化参数 ， 生成测试计划 ， 建立模型 。
对模型进行评价 ， 对模型进行综合评价 ， 对结果进行评价 ， 对过程进行回顾 。
结果的部署和分析结果的应用
2.特色工程
包括特征提取、特征构建和特征选择 。特征工程的目的是筛选出更好的特征 ， 获得更好的训练数据 。因为好的特征更灵活 ， 可以用简单的模型进行训练 ， 可以得到更好的结果 。
3.数据采集/清理/采样
1.数据收集
在数据收集之前 ， 有必要指定要收集的数据 。大意是:哪些数据对最终结果预测有帮助？我们能收集数据吗？上网计算快吗？
1:比如现在我想预测一个用户对一个产品的订单 ， 或者我想给用户推荐一个产品 。我需要收集什么信息？
店主:商店的等级 ， 商店类别...
商品:商品评分 ， 买家数量 ， 颜色 ， 材质 ， 领子形状...
用户:历史信息(购买商品的最低和最高价格)、消费能力、商品停留时间...
2.数据清理
数据清理也是重要的一步 。机器学习算法大部分时间是一个处理机器 。至于最终的产品 ， 那就要看原材料的质量了 。数据清洗就是去除脏数据 ， 比如一些商品的账单数据 。
那么如何判断脏数据呢？
简单属性判断:身高3米的人；一个人一个月买了一个10w的发夹 。
或者组合属性判断:要不要判断一个人会不会买篮球鞋 ， 样本中有85%的女性用户？
【ROC值什么意思 roc什么意思】完成相应的默认值:扔掉不可信的样本 ， 考虑不使用默认值多的字段 。
数据清理标准:
数据完整性——比如缺少性别、籍贯、年龄等 。在人的属性中
数据的唯一性——例如 ， 不同来源的数据是重复的 。
数据的权威性——例如 ， 同一个指标有来自多个来源的不同值的数据 。
数据的合法性——比如获得的数据不符合常识 ， 年龄超过150岁 。
数据的一致性——比如不同来源的不同指标实际内涵相同 ， 或者同一指标内涵不一致 。
3.数据采样
采集清洗数据后 ， 正负样本不平衡 ， 需要进行数据采样 。抽样方法是随机抽样和分层抽样 。但是随机抽样会有隐患 ， 因为一次随机抽样得到的数据可能会很不均匀 ， 更有可能根据特点采取分层抽样 。
阳性和阴性样本不平衡的处理:
阳性样本

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