毕业论文-图2

图2展示了一个复杂的数据分析模型，该模型由多个子模块组成，包括数据预处理、特征工程、模型训练和评估等。在数据预处理阶段，我们对原始数据进行了清洗、缺失值填充和标准化处理，以确保数据的质量和一致性。接下来，我们通过特征选择和变换方法，从原始数据中提取了最具代表性的特征，以减少维度并提高模型的泛化能力。在模型训练阶段，我们采用了多种机器学习算法（如决策树、支持向量机和神经网络）进行训练，并通过交叉验证技术选择了最佳参数组合。最后，我们对模型的性能进行了评估，包括准确率、召回率和F1分数等指标。通过对比实验结果，我们发现该模型在解决实际问题时具有较高的准确性和鲁棒性。