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    數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練預(yù)測外包需求 項目信息 任務(wù)名稱 光譜數(shù)據(jù)處理、deepseek模型訓(xùn)練與預(yù)測外包 客戶需求 客戶擁有 22 個波段的光譜數(shù)據(jù)組,先提供每組包含結(jié)果標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。希望將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入deepseek進(jìn)行模型訓(xùn)練,以建立光譜數(shù)據(jù)分析模型。之后,再將無標(biāo)簽的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入該模型,進(jìn)行預(yù)測并輸出結(jié)果標(biāo)簽。 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)格式 輸入數(shù)據(jù):客戶端提供一個 CSV 文件,包含 22 個波段的光譜數(shù)據(jù)和一個結(jié)果標(biāo)簽列。例如: 復(fù)制 Waveband_1,Waveband_2,...,Waveband_22,Label 0.1,0.2,...,0.5,ClassA 數(shù)據(jù)清洗 處理缺失值:如果數(shù)據(jù)中存在缺失值,需要刪除含有缺失值的行。 異常值處理:對于異常值,采用刪除或插值方法處理。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 標(biāo)準(zhǔn)化:對 22 個波段的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行零均值單位方差標(biāo)準(zhǔn)化。 模型訓(xùn)練 模型選擇 使用隨機森林分類器進(jìn)行訓(xùn)練。 訓(xùn)練過程 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集,比例為 80%(訓(xùn)練):20%(測試)。 調(diào)整模型超參數(shù),如 n_estimators 和 max_depth,使用網(wǎng)格搜索進(jìn)行優(yōu)化。 模型評估 使用測試集計算模型的準(zhǔn)確率、精確率、召回率和 F1 分?jǐn)?shù)。 模型預(yù)測 預(yù)測流程 將新數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,與訓(xùn)練集進(jìn)行相同的預(yù)處理。 使用訓(xùn)練好的模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 輸出結(jié)果 輸出結(jié)果標(biāo)簽 項目交付 交付物: 訓(xùn)練好的模型文件。 數(shù)據(jù)處理和預(yù)測的代碼文檔。 模型評估報告。 交付時間:合同簽訂后 5個工作日內(nèi)。 后續(xù)支持 提供模型維護(hù)和更新支持,響應(yīng)時間為 2 個工作日內(nèi)。
    進(jìn)行中 2025-02-13發(fā)布
    招標(biāo)-按項目付費
    發(fā)布任務(wù)