データ収集および処理に関する技術的記述
令和8年1月6日|p.15
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### 2.2.2 数据清洗
数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步。在这一阶段，我们对收集到的原始数据进行了预处理，主要包括缺失值处理、异常值检测和重复数据删除。具体来说，对于缺失值，我们采用了均值填充和插值法；对于异常值，我们使用了箱线图进行识别并予以剔除；最后，我们通过唯一标识符检查并删除了所有重复记录。
### 2.2.3 特征工程
特征工程旨在从原始数据中提取出对模型训练有用的特征。我们首先对数值型特征进行了标准化处理，使其具有零均值和单位方差。接着，我们对类别型特征进行了独热编码（One-Hot Encoding），将其转换为二进制向量形式。此外，我们还尝试了一些高级的特征构造方法，如多项式特征扩展和交互项生成，以捕捉变量之间的非线性关系。
### 2.2.4 模型选择与训练
在模型选择方面，我们对比了多种机器学习算法，包括线性回归、决策树、随机森林和支持向量机等。经过初步实验，我们发现随机森林在处理高维稀疏数据时表现最佳。因此，我们将随机森林作为主要模型进行后续训练。为了提高模型的泛化能力，我们采用了交叉验证的方法，并通过网格搜索优化了超参数设置。
### 2.2.5 结果评估
为了全面评估模型的性能，我们使用了多个评价指标，包括准确率、精确率、召回率和F1分数。此外，我们还绘制了ROC曲线和AUC值来衡量模型的分类能力。结果显示，我们的模型在测试集上的平均准确率达到85%，F1分数为0.82，表明模型具有良好的预测效果。同时，我们也注意到某些特定类别的样本存在较高的误判率，这提示我们在未来的工作中需要进一步改进特征选择和模型调优策略。