《建模特征練習(xí)》課件

《建模特征練習(xí)》PPT課件本PPT將深入介紹建模特征練習(xí)，介紹如何選擇特征、訓(xùn)練模型并評(píng)估結(jié)果。無(wú)需編程基礎(chǔ)，適合專業(yè)與非專業(yè)人員。課程大綱簡(jiǎn)介介紹建模特征的定義、分類以及如何進(jìn)行建模特征練習(xí)。什么是建模特征分別定義和分類形狀特征、幾何特征、紋理特征、顏色特征。如何進(jìn)行建模特征練習(xí)包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征選擇、模型訓(xùn)練和評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備1數(shù)據(jù)收集確定需要收集的數(shù)據(jù)類型和來(lái)源，以及如何存儲(chǔ)與管理數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、補(bǔ)缺失值等。確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。3數(shù)據(jù)歸一化采用標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化的方法，將數(shù)據(jù)規(guī)范到統(tǒng)一的尺度和范圍內(nèi)。特征選擇相關(guān)性分析通過(guò)計(jì)算特征之間的相關(guān)系數(shù)，排除冗余特征和重要性差的特征。特征權(quán)重計(jì)算利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)特征的重要性進(jìn)行評(píng)估和計(jì)算。特征子集選擇從總特征集中選取最優(yōu)的特征子集，以提高模型的泛化性能。模型訓(xùn)練1訓(xùn)練集與驗(yàn)證集劃分將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以便在模型訓(xùn)練過(guò)程中驗(yàn)證模型的性能。2模型選擇根據(jù)任務(wù)和數(shù)據(jù)類型，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型。3訓(xùn)練模型并調(diào)整參數(shù)利用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并通過(guò)驗(yàn)證集調(diào)整模型的參數(shù)，提高模型的精度。模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度分類任務(wù)常用指標(biāo)，表示預(yù)測(cè)結(jié)果正確的樣本比例。精確度分類任務(wù)常用指標(biāo)，表示預(yù)測(cè)為正類的樣本中實(shí)際為正類的比例。召回率分類任務(wù)常用指標(biāo)，表示實(shí)際為正類的樣本被預(yù)測(cè)為正類的比例。F1-score綜合考慮精確度和召回率指標(biāo)，用于評(píng)估分類模型的綜合性能。案例演示1案例背景介紹介紹利用建模特征進(jìn)行圖像分類的具體案例。2數(shù)據(jù)預(yù)處理介紹如何收集、處理和歸一化數(shù)據(jù)，以便使用特征進(jìn)行分類。3特征選擇利用相關(guān)性分析和特征權(quán)重計(jì)算等方法，對(duì)特征進(jìn)行篩選和評(píng)估。4模型訓(xùn)練與評(píng)價(jià)介紹如何選擇模型、訓(xùn)練模型，并通過(guò)指標(biāo)評(píng)估模型的性能。5結(jié)果展示展示模型分類的結(jié)果和準(zhǔn)確率，并對(duì)模型進(jìn)行分析和優(yōu)化?？偨Y(jié)課程回顧概括本課程的內(nèi)容和目標(biāo)，并強(qiáng)調(diào)學(xué)員們所學(xué)到的知識(shí)和技能。下一步學(xué)習(xí)建議介紹和推薦與建模特