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15.1 模型评估与优化解决的问题  如何评估判断某个挖掘算法对挖掘分析预测结果的准确性影响？  对某一个业务数据集进行预测时，如何在多个可选的挖掘模型之间选择最佳模型？为什么选择模型A，而不是模型B？凭经验？还是。。。各个模型的特性指标能否横向可视化对比？  系统能否从多个可选模型中自动为我们推荐一个最好的模型算法？  某个预测模型的最佳挖掘算法选定后，还能否基于该算法进行更深入的调优？调优方法有哪些？  在保证预测准确性的同时，能否提高挖掘流程执行的速度？ 15.2 预测模型算法评价指标 模型预测效果评价，通常用相对绝对误差、平均绝对误差、根均方差、相对平方根误差等指标来衡量。 （1） 绝对误差与相对误差 设Y表示实际值，Yˆ表示预测值，则称E为绝对误差（AbsoluteError），计算公式如下： （2） 平均绝对误差 平均绝对误差（MeanAbsoluteError , MAE）定义如下：

面板数据回归模型（固定效应、随机效应、变系数、混合回归）

企业数据安全的“内忧外患” 企业数据安全三大痛点 只有使用人工智能才能挽救企业安全困局 自适应安全架构 基于人工智能的数据安全模型 基于人工智能的安全分析模型 异常行为检测-横向比较 风险行为模式的精准预测和追溯-事件驱动 专家系统-概率评分 安全实验室 以人为中心的安全模型 基于人工智能的云安全服务 基于云和人工智能给企业带来的好处 天空卫士数据防泄漏企业解决方案

减速器数据集

灰盒模型是一种具有一定理论结构但需要额外信息才能用于模拟的模型。 Greyboxbuild 尝试通过将模型参数与在不同操作条件下获得的实验数据相关联来完善模型。 Greyboxbuild 与 greyboxeval 密切相关，后者使用类似的技术来确定模型是否可以改进，但不会尝试生成真实的仿真模型。 如果模型具有以下形式： output=model(input,parameters) 输入和输出值记录在不同的操作条件下，greyboxbuild 通过最小化数据和模型预测之间的差异来找到将参数与操作条件相关联的矩阵 A：parameters = A*conditions。 从而完成模型。 通过使用原始工作条件的变换，可以包括非线性关系。 将模型反转（请参见参考资料），以便可以使用线性回归项选择技术来选择A矩阵中的相关项。 默认情况下，程序 linfitregsel 用于选择 A 中的相关项，

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