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分析式AI基础：数据驱动决策的核心思维

一. 数据进行决策的常用思维

1.1 分类思维（Classification Thinking）

分类是数据分析的基石，其核心是将数据划分到预定义的类别中。例如电商用户分层：

import pandas as pd
# 用户消费行为分类
def classify_user(row):
    if row['total_spent'] > 1000 and row['purchase_freq'] > 5:
        return 'VIP'
    elif row['total_spent'] > 500:
        return 'Premium'
    else:
        return 'Regular'
df['user_class'] = df.apply(classify_user, axis=1)

1.2 分群思维（Clustering Thinking）

通过无监督学习发现数据内在结构，常用K-Means算法：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据
X = [[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]]
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
plt.scatter(*zip(*X), c=kmeans.labels_)

1.3 数据流思维（Data Pipeline Thinking）

构建自动化数据处理流水线：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', RandomForestClassifier())
])
pipeline.fit(X_train, y_train)

二. 机器如何决策：机器学习全流程解析

2.1 机器学习七步法框架

graph TD
A[业务理解] --> B[数据收集]
B --> C[数据预处理]
C --> D[特征工程]
D --> E[模型训练]
E --> F[模型评估]
F --> G[模型部署]

2.2 数据收集关键技术

• Web爬虫示例（遵守robots.txt）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com/products'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
prices = [float(tag.text.strip('#39;)) for tag in soup.select('.price')]

2.3 数据预处理实战

缺失值处理的三种策略：

# 删除缺失值
df.dropna()
# 均值填充
df.fillna(df.mean())
# 模型预测填充
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
imputer = IterativeImputer()
imputed_data = imputer.fit_transform(df)

2.4 模型选择方法论

2.5 模型训练核心代码

import lightgbm as lgb
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    'num_leaves': 31
}
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

2.6 模型评估指标详解

from sklearn.metrics import classification_report
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred > 0.5))
# 可视化ROC曲线
from sklearn.metrics import RocCurveDisplay
RocCurveDisplay.from_predictions(y_test, y_pred)

2.7 超参数调优实践

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'gamma': [1, 0.1, 0.01]
}
grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
print(f"Best params: {grid.best_params_}")

2.8 模型上线部署方案

使用Flask构建API服务：

from flask import Flask, request
import joblib
app = Flask(__name__)
model = joblib.load('model.pkl')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    return {'prediction': model.predict([data['features']]).tolist()}
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

三. 十大经典机器学习算法深度解析

3.1 常用分类算法

逻辑回归（Logistic Regression）

概率转换公式：

支持向量机（SVM）

最大间隔优化目标：

3.2 常用聚类算法

K-Means算法步骤：

随机选择K个质心

将每个点分配到最近质心

重新计算质心位置

重复2-3步直到收敛

DBSCAN密度聚类

核心点定义：在ε半径内有至少minPts个点

3.3 关联规则挖掘

Apriori算法示例：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
transactions = [
    ['牛奶', '面包'],
    ['面包', '尿布'],
    ['牛奶', '尿布', '啤酒']
]
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.5, use_colnames=True)

3.4 链接分析算法

PageRank公式：

其中d=0.85为阻尼系数

注：文中代码均经过简化处理，实际生产环境需添加异常处理、日志记录等机制。可视化部分建议使用Plotly或Tableau实现交互式图表，模型部署推荐使用FastAPI替代Flask以获得更好性能。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在官网-聚客AI学院大模型应用开发微调项目实践课程学习平台。