模型建构方法
模型建构方法：
① 确定研究目的与范围如预测股价分析消费者行为等并搜集相关理论文献作为支撑；
② 收集整理数据包括历史记录市场调研结果等确保样本量足够代表性强；
③ 对数据进行预处理如清洗缺失值标准化处理异常值编码分类变量等工作；
④ 选择合适之统计软件如SPSS R Python等并导入处理好之数据集准备建模；
正则化的回归分析⑤ 根据研究对象特征选取适当模型类型如回归分析因子分析聚类分析等；
⑥ 划分训练集测试集比例一般为7:3或8:2并使用交叉验证提高模型泛化能力；
⑦ 在训练集上训练模型调整参数如学习率正则化系数迭代次数等直至收敛；
⑧ 使用测试集评估模型性能如准确率召回率F1值AUC值等并与其他模型对比；
⑨ 分析模型结果解释变量间关系及影响程度并可视化展示便于理解传播；
⑩ 根据实际需求优化模型如集成学习特征工程超参数搜索等提升预测精度；
⑪ 将最终模型应用于新数据进行预测并持续监控效果及时更新维护模型；
⑫ 总结建模过程撰写研究报告分享经验教训为后续研究提供参考依据。

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