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数据挖掘流程通常包括六个步骤,即定义问题、数据准备、数据探索、模型构建、模型评估、最终部署。首先,定义问题确保目标明确,然后进行数据准备来清洗和整理数据。接着,使用数据探索来了解数据特征并发现潜在模式。模型构建阶段选择适当的算法创建预测模型,模型评估则是通过测试来确保模型的准确性。最后,将模型部署到实际应
版本:版本3.2.3
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