预测建模是一种通过分析历史数据来预测未来事件的技术。它广泛应用于金融、医疗、市场分析等多个领域。

预测建模的步骤

  1. 数据收集
  2. 数据预处理
  3. 模型选择
  4. 模型训练
  5. 模型评估
  6. 模型部署

模型类型

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 神经网络

应用案例

  • 金融市场分析：通过分析历史股价和交易数据，预测股票价格的走势。
  • 医疗诊断：通过分析病人的病历数据，预测疾病的风险。

预测建模应用

更多关于预测建模的资料，请访问我们的预测建模教程。

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