开发预测模型和验证模型

| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 确定目标变量。 | 确定要预测的变量。 |
| 收集数据。 | 搜集与目标变量相关的数据。 |
| 探索性数据分析（EDA）。 | 分析数据以了解模式、趋势和异常值。 |
| 选择特征变量。 | 确定与目标变量相关的变量。 |
| 选择建模算法。 | 根据数据的性质选择适当的预测算法。 |
| 训练模型。 | 使用训练数据来构建预测模型。 |
| 调整模型。 | 优化模型参数，以改善其性能。 |
| 评估模型。 | 使用验证数据评估模型的准确性和泛化能力。 |
验证模型
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 划分数据。 | 将原始数据集划分为训练集和验证集。 |
| 使用训练集训练模型。 | 使用训练集构建预测模型。 |
| 使用验证集评估模型。 | 使用验证集评估模型的性能，并检查泛化能力。 |
| 计算指标。 | 计算模型评估指标，例如准确率、精确率、召回率和 F1 分数。 |
| 分析结果。 | 确定模型的优缺点，并识别需要改进的领域。 |
| 改进模型。 | 针对验证结果中发现的问题改进模型。 |
| 重复验证。 | 重复验证过程，直到对模型的性能感到满意。 |