北京号 
emer 严森巍团队数据建模技术指南
1. 基本原理
本技术采用统计学与机器学习相结合的方法
1.1 核心公式
预测模型：Y = α + βX + ε
2. 操作流程
- 数据预处理阶段
- 缺失值处理（删除/插补）
- 异常值检测（Z-score法）
- 特征工程阶段
- 变量标准化（Z-score）
- 特征选择（卡方检验）
2.1 训练参数
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 学习率 | 0.01 | 动态调整 |
| 迭代次数 | 500 | 早停机制 |
3. 注意事项
- 数据质量：需满足正态分布假设
- 模型验证：建议交叉验证（k=5）
- 避免过拟合：特征数≤样本数/10
3.1 常见问题
- 预测偏差大：检查数据清洗流程
- 收敛速度慢：调整学习率或增加正则化
4. 文献参考
- 《机器学习实战》第3章
- 《统计学习方法》第5章
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