【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机科学，尤其涉及一种基于机器学习的数据挖掘建模平台。
技术介绍
1、在当前的机器学习和数据挖掘领域，数据处理和分析的复杂性日益增加，随着数据量和数据种类的激增，传统的数据处理方法面临着灵活性和效率的挑战，尤其是在数据格式转换和预处理阶段，不同数据源的多样性和复杂性要求系统能够自动适应并高效处理数据，此外，传统方法在处理大量数据时，往往缺乏足够的灵活性来适应数据的动态变化，导致数据处理和分析的准确性受到影响。
2、另一方面，模型训练和优化在现有技术中通常是孤立且静态的过程，缺乏对数据特性和分析任务的动态适应能力，这种静态方法限制了模型的泛化能力和性能，尤其是在数据分布和特征在不断变化的实际应用场景中。
3、此外，现有技术在提供决策支持时，往往没有充分利用数据分析的结果，导致决策建议缺乏数据驱动的深度和准确性，同时，现有系统通常无法根据决策反馈有效地调整数据收集和处理策略，从而限制了整个系统的自适应能力和长期性能。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于机器学习的数据挖掘建模平台。
2、一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，包括数据格式转换模块、自适应预处理模块、模型训练模块、模型优化模块、数据分析模块以及决策支持模块；其中，
3、数据格式转换模块：用于接收外部数据源输入，并将数据转换为统一格式，作为后续数据处理或分析的基础；
4、自适应预处理模块：接收数据格式转换模块输出的数据，根据数据的特
5、模型训练模块：接收自适应预处理模块处理后的数据，根据数据特征和预期的数据挖掘任务选择并训练相应的机器学习模型，并将训练好的模型和性能评估结果传递给模型优化模块；
6、模型优化模块：具体根据性能评估结果，采用模型融合算法进行优化模型；
7、数据分析模块：接收模型优化模块输出的优化模型，应用于新的或历史数据集进行数据挖掘任务；
8、决策支持模块：根据数据分析模块的结果，提供数据驱动的决策支持，并根据决策反馈调整数据格式转换模块的数据收集策略。
9、进一步的，所述数据格式转换模块具体包括输入接口单元、数据解析单元、格式转换单元以及输出接口单元；其中，
10、输入接口单元：用于接收多种外部数据源输入，所述数据源包括数据库、文件系统、云存储及实时数据流，该输入接口单元还支持多种数据格式包括csv、json；
11、数据解析单元：用于对接收到的数据进行初步解析，具体包括特定于数据格式的解析器，以识别和处理各种数据结构和编码格式，所述特定于数据格式的解析器为csv解析器或json解析器；
12、格式转换单元：根据统一的目标格式标准，对解析后的数据进行格式转换，该格式转换单元包括多个转换算法，能够处理包括数据类型转换、字段映射、单元格合并分割的复杂任务，在转换过程中，该单元还包括对数据完整性和准确性的校验，确保转换过程不丢失信息；
13、输出接口单元：将转换后的统一格式数据输出至下一自适应预处理模块。
14、进一步的，所述自适应预处理模块包括数据特性分析单元、预处理策略决策单元、缺失值处理单元、噪声过滤单元以及特征归一化单元；其中，
15、数据特性分析单元：接收数据格式转换模块输出的数据，用于分析数据的特性包括数据类型、缺失值比例、噪声水平，使用数据探索算法包括描述性统计和可视化技术，对数据进行初步分析；
16、预处理策略决策单元：根据数据特性分析单元的输出，动态确定预处理策略；
17、缺失值处理单元：根据预处理策略决策单元的指令，执行缺失值处理，具体使用均值填充公式：对数值型数据中的缺失值进行填充，其中，代表填充值，n为非缺失值的数量，xi为非缺失值；
18、噪声过滤单元：使用噪声识别和过滤技术，基于1qr的异常值检测，具体异常值定义为q1-1.5×iqr或q3+1.5×iqr之外的数值，其中，q1和q3分别为数据的下四分位数和上四分位数，iqr为四分位距；
19、特征归一化单元：应用特征归一化算法进行处理，具体公式为：其中xnorm为归一化后的值，x为原始值，xmin和xmax分别为特征的最小值和最大值。
20、进一步的，所述模型训练模块包括数据输入单元、模型选择单元、参数初始化单元、训练执行单元以及性能评估单元；其中，
21、数据输入单元：用于接收自适应预处理模块处理后的数据，确保数据以适合模型训练的格式被导入，该单元支持多种数据格式包括表格数据、时间序列数据；
22、模型选择单元：基于数据的特性和预期的数据挖掘任务，自动选择适合的机器学习模型，该机器学习模型包括线性回归、逻辑回归和支持向量机；
23、参数初始化单元：为所选模型提供初始参数设置，该参数包括学习率、迭代次数、正则化系数，具体根据模型类型和数据特性进行优化设定；
24、训练执行单元：执行模型训练过程，根据训练数据采用反向传播算法来调整模型参数，以最小化损失函数；
25、性能评估单元：对训练后的模型进行性能评估，具体使用准确率、召回率、f1得分的指标进行评估，确保模型达到预定的性能标准。
26、进一步的，所述训练执行单元中根据训练数据采用反向传播算法来调整模型参数的具体步骤为：
27、s1：初始化模型参数，为神经网络模型的每个参数分配初始值，具体使用随机数或小的非零值；
28、s2：对于每个训练样本，计算神经网络的输出；
29、s3：使用交叉熵的损失函数来评估模型的输出与真实值之间的差异，所述交叉摘损失函数的公式为：
30、其中，n是样本数量，yi是样本的真实标签，是网络的输出；
31、s4：计算损失函数相对于网络参数的梯度，具体对网络中每一层从输出层回到输入层逐层计算梯度，该梯度的计算公式为：
32、和其中，δll是第l层的误差项；
33、s5：使用计算出的梯度更新网络参数，参数更新公式为：
34、和其中α是学习率。
35、进一步的，所述模型优化模块具体包括性能评估接收单元、模型决策单元、模型融合单元；其中，
36、性能评估接收单元：接收来自模型训练模块的模型及其性能评估结果，为模型融合提供基础；
37、模型决策单元：根据性能评估结果，基于设定的性能指标阈值选择若干个性能表现最优的模型进行融合；
38、模型融合单元：应用模型融合算法，具体包括加权投票法或加权平均法，以提高整体模型的性能，在加权投票法中，每个模型的投票权重由其性能评估得分决定，具体投票法的公式为：
39、其中，mfinal是最终的融合模型，x是输入样本，n是融合的模型数量，wi是第i个模型的权重，mi(x)是第i个模型对于样本x的预测类本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，包括数据格式转换模块、自适应预处理模块、模型训练模块、模型优化模块、数据分析模块以及决策支持模块；其中，
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述数据格式转换模块具体包括输入接口单元、数据解析单元、格式转换单元以及输出接口单元；其中，
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述自适应预处理模块包括数据特性分析单元、预处理策略决策单元、缺失值处理单元、噪声过滤单元以及特征归一化单元；其中，
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述模型训练模块包括数据输入单元、模型选择单元、参数初始化单元、训练执行单元以及性能评估单元；其中，
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述训练执行单元中根据训练数据采用反向传播算法来调整模型参数的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述模型优化模块具体包括性
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述数据分析模块具体包括优化模型接收单元、数据加载单元、数据预处理单元、模型应用单元以及结果分析单元；其中，
8.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述决策支持模块包括数据洞察提取单元、决策建议生成单元；其中，
9.根据权利要求8所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述决策支持模块还包括反馈分析单元以及策略调整单元；其中，
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，包括数据格式转换模块、自适应预处理模块、模型训练模块、模型优化模块、数据分析模块以及决策支持模块；其中，
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述数据格式转换模块具体包括输入接口单元、数据解析单元、格式转换单元以及输出接口单元；其中，
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述自适应预处理模块包括数据特性分析单元、预处理策略决策单元、缺失值处理单元、噪声过滤单元以及特征归一化单元；其中，
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据挖掘建模平台，其特征在于，所述模型训练模块包括数据输入单元、模型选择单元、参数初始化单元、训练执行单元以及性能评估单元；其中，
5.根据权利要求4所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘红晶，向科，
申请(专利权)人：四川邮电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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