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2024國(guó)賽數(shù)學(xué)建模全流程,從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型評(píng)估

 洛工客 2024-08-28 發(fā)布于河南

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數(shù)據(jù)分析 簡(jiǎn)單一點(diǎn)

論文問(wèn)卷 快人一步

數(shù)學(xué)建模國(guó)賽

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有些同學(xué)臨近比賽開(kāi)始緊張心慌,快比賽了覺(jué)得自己什么都不會(huì)怎么辦?隊(duì)友和我都不會(huì)編程建模怎么辦?說(shuō)到底這只是一次比賽,賽前一定要調(diào)整好自己的心態(tài),至于怎么去學(xué),沒(méi)有比直接參賽更能促進(jìn)學(xué)習(xí)的方法,比賽中遇到不會(huì)的知識(shí)再正常不過(guò)了,學(xué)會(huì)去網(wǎng)上搜現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用就夠了。第一次參加數(shù)學(xué)建模比賽的同學(xué),可能不太知道數(shù)學(xué)建模拿到題目之后的整個(gè)流程是怎么樣的,今天就和大家來(lái)分享一下數(shù)學(xué)建模的全流程。

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數(shù)學(xué)建模常用方法大致可分為四大部分:數(shù)據(jù)預(yù)處理、基本描述、建模、模型評(píng)價(jià),如下圖:

圖片接下來(lái)將逐個(gè)進(jìn)行介紹說(shuō)明。

一、數(shù)據(jù)預(yù)處理

國(guó)賽的數(shù)據(jù)預(yù)處理是指進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和變換,預(yù)處理的質(zhì)量會(huì)直接影響到后續(xù)建模和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗也就是我們常說(shuō)的缺失值處理和異常值處理,數(shù)據(jù)變換是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等無(wú)量綱化處理,常見(jiàn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式見(jiàn)下圖:

圖片

1

異常值處理


異常值也稱(chēng)離群值,其數(shù)值明顯偏離它所屬樣本集的其余觀測(cè)值。忽視異常值的存在可能會(huì)對(duì)建模結(jié)果產(chǎn)生不良影響。

(1)識(shí)別異常值
  • 可視化方法:使用箱線圖、散點(diǎn)圖等可視化工具來(lái)識(shí)別異常值。
  • 統(tǒng)計(jì)方法:使用Z-score、IQR(四分位距)等方法來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為異常值。
(2)處理異常值的方法

異常值處理通常有以下4種方式:

圖片

2

缺失值處理


對(duì)缺失值進(jìn)行處理方法通常有刪除、填充、插值3類(lèi)方法,說(shuō)明如下表:

圖片

對(duì)于異常值和缺失值的處理,可以使用SPSSAU【數(shù)據(jù)處理】模塊的【異常值】方法進(jìn)行處理,操作如下:

圖片

點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

異常值處理

3

量綱處理


量綱處理是指通過(guò)數(shù)據(jù)變換來(lái)消除原始變量的量綱影響的方法,使模型更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。常見(jiàn)的量綱處理方法包括標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、中心化、正向化、逆向化、適度化等等,說(shuō)明如下:

圖片

SPSSAU提供17種數(shù)據(jù)無(wú)量綱化處理方法,在【數(shù)據(jù)處理】模塊選擇【生成變量】操作如下:

圖片

選擇合適的無(wú)量綱化方法取決于數(shù)據(jù)的分布特征和后續(xù)建模的需求。通常需要嘗試多種方法并比較效果。點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

生成變量

二、描述性分析

在數(shù)學(xué)建模中,描述性統(tǒng)計(jì)分析是一種基本的數(shù)據(jù)探索方法,是理解數(shù)據(jù)特征的重要步驟。它幫助模型開(kāi)發(fā)者理解數(shù)據(jù)的基本特征、分布情況以及變量之間的關(guān)系。

描述性統(tǒng)計(jì)分析步驟:
  • 計(jì)算基本統(tǒng)計(jì)量:均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等
  • 繪制可視化圖表:直方圖、箱線圖等
  • 分析數(shù)據(jù)分布:是否正態(tài)分布,是否有偏態(tài)
  • 檢查相關(guān)性:變量間的關(guān)系

描述性統(tǒng)計(jì)分析方法整理表格如下:

圖片

點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

描述分析

正態(tài)性檢驗(yàn)

直方圖

箱線圖

散點(diǎn)圖

相關(guān)分析


三、建模

數(shù)學(xué)建模關(guān)鍵的步驟就在于模型的選擇與構(gòu)建,根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)選擇合適的模型類(lèi)型,如分類(lèi)模型、評(píng)價(jià)模型、預(yù)測(cè)模型等。

1

分類(lèi)模型


分類(lèi)模型是一種按照數(shù)學(xué)模型來(lái)分類(lèi)數(shù)據(jù)的算法。它通過(guò)對(duì)給定的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)已知的分類(lèi)規(guī)則來(lái)對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。常見(jiàn)的分類(lèi)模型有聚類(lèi)分析、判別分析、logistic回歸以及機(jī)器學(xué)習(xí)

圖片

(1)聚類(lèi)分析

常用的聚類(lèi)分析分為K-means聚類(lèi)、K-modes聚類(lèi)、K-prototype聚類(lèi)以及分層聚類(lèi)。其中前三種聚類(lèi)方法是按行聚類(lèi)(R型聚類(lèi)),分層聚類(lèi)是按列聚類(lèi)(Q型),最常用的為K-means聚類(lèi),各自適用場(chǎng)景說(shuō)明如下表:


圖片


有關(guān)4種聚類(lèi)方法的詳細(xì)介紹,可以查看往期這篇文章:
干貨合集→聚類(lèi)分析

(2)判別分析
判別分析用于根據(jù)已知的分類(lèi)信息對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。判別分析有很多種,比如Fisher判別、距離判別、Beyes判別等,其中Fisher判別使用頻率最高。

圖片


(3)logistic回歸
logistic回歸可以用于分類(lèi),它的核心思想是利用邏輯函數(shù)將線性回歸的結(jié)果轉(zhuǎn)化成一個(gè)概率值,這個(gè)概率值可以用來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。logistic回歸分析可細(xì)分為二元logistic回歸、多分類(lèi)logistic回歸、有序logistic回歸。各自適用場(chǎng)景說(shuō)明如下表:

圖片


點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

二元logistic回歸

多分類(lèi)logistic回歸

有序logistic回歸


(4)機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法中常用于分類(lèi)的模型包括決策樹(shù)、隨機(jī)森林、KNN、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等等。具體說(shuō)明如下:

圖片


點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):
決策樹(shù)
隨機(jī)森林
KNN
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
樸素貝葉斯
支持向量機(jī)

2

評(píng)價(jià)模型


在數(shù)學(xué)建模中,評(píng)價(jià)模型通常指的是對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估,以確定其性能和適用性。評(píng)價(jià)模型的目的是確保模型能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際問(wèn)題,并且能夠提供有效的決策支持。在評(píng)價(jià)模型中,常用的方法如層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)、灰色關(guān)聯(lián)法、主成分分析法、TOPSIS法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、秩和比等等,如下表:

圖片


除以上單一評(píng)價(jià)模型以外,還可以使用多種方法進(jìn)行組合評(píng)價(jià),點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

層次分析法

模糊綜合評(píng)價(jià)
灰色關(guān)聯(lián)法
主成分分析

TOPSIS法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

秩和比


3

預(yù)測(cè)模型


數(shù)學(xué)建模預(yù)測(cè)模型是一種利用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的結(jié)果的模型。它通?;跉v史數(shù)據(jù)和已知信息,通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)分析問(wèn)題,并預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。預(yù)測(cè)類(lèi)常見(jiàn)的方法有時(shí)間序列類(lèi)預(yù)測(cè)、回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)、馬爾科夫預(yù)測(cè)或者其它方法組合預(yù)測(cè)。

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(1)時(shí)間序列預(yù)測(cè)
時(shí)間序列數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)集合,例如每天的銷(xiāo)售量、每月的股票價(jià)格等。預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以幫助我們了解未來(lái)的趨勢(shì)和模式,從而做出更準(zhǔn)確的決策。比較常用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法有ARIMA預(yù)測(cè)、指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測(cè)模型、VAR模型、季節(jié)Sarima模型說(shuō)明如下:

圖片

點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

ARIMA預(yù)測(cè)
指數(shù)平滑法
灰色預(yù)測(cè)模型
VAR模型
季節(jié)Sarima模型分析

(2)回歸分析預(yù)測(cè)
回歸分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法,用于建立變量間的關(guān)系模型,并通過(guò)該模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。常用方法如多元線性回歸、logistic回歸、非線性回歸等,說(shuō)明如下:

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點(diǎn)擊下方鏈接跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)方法幫助手冊(cè):

多元線性回歸

logistic回歸

非線性回歸


(3)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)
機(jī)器學(xué)習(xí)用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律,并利用這些知識(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)訓(xùn)練算法來(lái)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式,并根據(jù)這些模式進(jìn)行未知樣本的預(yù)測(cè)。常用方法及說(shuō)明如下:

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有關(guān)預(yù)測(cè)模型的總結(jié)可查看往期這篇文章,做過(guò)完整介紹:
常用預(yù)測(cè)類(lèi)數(shù)據(jù)分析方法分類(lèi)匯總

四、模型評(píng)估

在進(jìn)行模型構(gòu)建與分析時(shí),模型評(píng)價(jià)是非常關(guān)鍵的一步。合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以幫助我們準(zhǔn)確地衡量模型的性能,從而進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。然而,不同的模型和應(yīng)用場(chǎng)景需要使用不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)。下圖為回歸模型和分類(lèi)模型常用評(píng)價(jià)指標(biāo)

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關(guān)于模型評(píng)價(jià)常用指標(biāo)可以查看下方文章,已經(jīng)做過(guò)總結(jié):

模型評(píng)價(jià)指標(biāo)——回歸模型&分類(lèi)模型


以上就是數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽可能涉及到的大部分模型以及方法,使用SPSSAU系統(tǒng)都可以快速完成,即便是不會(huì)建模的小白,也可以沖刺一下獎(jiǎng)項(xiàng)哦~


若要了解數(shù)學(xué)建模相關(guān)的更詳細(xì)知識(shí),可進(jìn)入SPSSAU官網(wǎng)查看幫助手冊(cè)or聯(lián)系智能客服or人工客服為您解答。



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以上就是今天的全部?jī)?nèi)容啦~

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