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英國(guó)留學(xué)如何撰寫詳細(xì)的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目報(bào)告?

發(fā)布時(shí)間:2023-11-20 13:52

數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目報(bào)告是一份文本文件,其中包含與擬議數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目相關(guān)的所有事實(shí)、分析和見解。它為實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果所需的所有流程提供指導(dǎo)。數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目報(bào)告描述了一個(gè)組織的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)行動(dòng)計(jì)劃的目的和目標(biāo)。它是一份文件,通過定義執(zhí)行項(xiàng)目的策略,在不造成干擾或制造困難的情況下,幫助將商業(yè)構(gòu)想轉(zhuǎn)化為成功的風(fēng)險(xiǎn)投資。
英國(guó)留學(xué)如何撰寫詳細(xì)的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目報(bào)告?

1.定義數(shù)據(jù)科學(xué)問題陳述

對(duì)于本項(xiàng)目,你需要將項(xiàng)目標(biāo)題/主題設(shè)置為 "假新聞分類"。在項(xiàng)目主題之后,應(yīng)包含一個(gè)簡(jiǎn)短的部分,如 "摘要 "或 "導(dǎo)言",概述項(xiàng)目和問題陳述。在本示例中,問題陳述是世界上越來越多的假新聞及其對(duì)人們生活的影響。這一部分還簡(jiǎn)要討論了假新聞的大量傳播如何威脅到個(gè)人和社會(huì)的生活,以及缺乏可靠的事實(shí)核查機(jī)制如何成為一個(gè)主要問題。

2.討論你確定主題的方法

包括一個(gè)描述項(xiàng)目 "范圍 "的部分。在這種情況下,請(qǐng)討論本項(xiàng)目如何利用自然語言處理(NLP)工具和技術(shù)解決文本分類問題,以識(shí)別假新聞并對(duì)其進(jìn)行分類。此外,簡(jiǎn)要描述數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程中涉及的策略類型。

描述假新聞分類任務(wù)的不同階段。

下載核心庫,然后下載并閱讀數(shù)據(jù)集。

使用表格、圖形等將數(shù)據(jù)集可視化,以便更好地理解數(shù)據(jù)。

使用各種數(shù)據(jù)清理和處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

通過調(diào)整超參數(shù)來確定分類模型的最佳參數(shù)。

使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練模型,并使用不同的指標(biāo)來評(píng)估其性能。

3.描述數(shù)據(jù)集及其特征

首先,你應(yīng)該為項(xiàng)目中使用的數(shù)據(jù)集命名,并提供原始數(shù)據(jù)集的鏈接。例如,請(qǐng)說出 Kaggle 或 Github 等開源平臺(tái)上的任何假新聞數(shù)據(jù)集。詳細(xì)描述數(shù)據(jù)集,例如它包含多少行和列、數(shù)據(jù)集中的記錄總數(shù)、數(shù)據(jù)集中的不同數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)行和列之間的關(guān)系以及數(shù)據(jù)的不同類別。

你還應(yīng)列出數(shù)據(jù)集中的屬性。就假新聞數(shù)據(jù)集而言,你可以指定各種屬性,如作者、垃圾郵件得分、類型、文本、贊、評(píng)論、帖子、語言等。

4.確定項(xiàng)目結(jié)構(gòu)/布局

下一步是定義項(xiàng)目中使用的所有方法、工具和技術(shù)。如果你的項(xiàng)目報(bào)告是關(guān)于假新聞分類的,你應(yīng)該提及所有有助于數(shù)據(jù)預(yù)處理的不同方法,然后添加用于訓(xùn)練分類模型的 ML 算法。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括特征工程、缺失值處理、數(shù)據(jù)不平衡校正以及用于文本規(guī)范化和處理的詞干化和 TF-IDF 等方法。你還可以添加項(xiàng)目中使用的 ML-NLP 模型,如邏輯回歸、多項(xiàng)式天真貝葉斯、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和 XGBoost。

5.詳細(xì)分析

這一步提供了項(xiàng)目解決方案中各個(gè)流程的詳細(xì)概述。在假新聞分類項(xiàng)目報(bào)告中,你可以討論如何使用 imblearn 軟件包構(gòu)建建模管道、如何使用 fit() 方法以及如何使用 SMOTE 技術(shù)。你還可以討論如何使用精確度、召回率、F1 分?jǐn)?shù)、準(zhǔn)確度分?jǐn)?shù)和每個(gè)類別的 Hamming loss 的宏平均值作為評(píng)估指標(biāo)。

最后,我們將討論如何將數(shù)據(jù)幀轉(zhuǎn)換為 XGBoost D 矩陣對(duì)象,并在擬合模型之前使用標(biāo)簽編碼器對(duì)輸出標(biāo)簽進(jìn)行編碼。不要忘記強(qiáng)調(diào)使用貝葉斯優(yōu)化來調(diào)整超參數(shù)。

6.總結(jié)項(xiàng)目結(jié)果并添加參考文獻(xiàn)

一份好的項(xiàng)目報(bào)告總是應(yīng)該包括一個(gè)很好的結(jié)論,對(duì)結(jié)果進(jìn)行總結(jié)。你還可以包括一個(gè)包含所有源鏈接、參考文獻(xiàn)和項(xiàng)目模型未來改進(jìn)的部分。在本示例項(xiàng)目報(bào)告的結(jié)論中,你應(yīng)該討論如何使用分類報(bào)告、每個(gè)類別的混淆矩陣和精確度-召回率 F1 曲線作為分析模型結(jié)果的評(píng)估指標(biāo)。 你還可以討論 XGBoost 與支持向量機(jī)、多項(xiàng)式天真貝葉斯、隨機(jī)森林和邏輯回歸相比,如何有效地進(jìn)行泛化。

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