【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，尤其涉及智能数据预警决策树分析方法及系统。
技术介绍
1、机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发算法和技术，使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。在机器学习领域，计算机利用算法分析大量数据，识别数据中的模式和关系，并基于这些发现做出预测或执行任务。这种技术在多个领域得到了应用，如图像识别、语音识别、医疗诊断、股票市场交易、无人驾驶汽车等。机器学习可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等类型，各有其特定的用途和算法。
2、智能数据预警决策树分析方法是一种机器学习技术，旨在从大量数据中自动识别潜在的风险和异常模式。这种方法使用决策树算法，一个流行的分类和回归方法，来分析数据集并构建模型。决策树通过创建决策规则的树状结构来预测目标变量的值，使得复杂的数据决策过程更加直观和易于理解。在智能数据预警中，决策树分析用于识别导致问题或需要关注的数据模式，以便及时采取预防措施或应对策略。方法的主要目的是提高数据监控的效率和准确性，及早发现问题，防止潜在的风险或损失。通过自动检测异常模式和潜在风险，决策树分析有助于机构或个人在出现问题之前做出快速反应。这在金融风险管理、网络安全、健康监测、工业质量控制等方面尤为重要。
3、传统决策树分析方法在多个方面存在不足。在特征选择方面，传统方法缺乏有效的降维和关联性分析，导致模型处理不必要的复杂性，降低训练效率和模型性能。此外，未经优化的模型容易过拟合，且泛化能力有限。在模型验证方面，缺乏系统的交叉验证方法会影响模型的稳定性和可靠性。最后
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的智能数据预警决策树分析方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：智能数据预警决策树分析方法，包括以下步骤：
3、s1：基于原始数据集，采用数据清洗技术和z得分标准化方法，处理异常值和标准化数据，生成预处理数据集；
4、s2：基于所述预处理数据集，采用主成分分析和互信息评估方法，进行特征提取和降维，生成特征选择结果；
5、s3：基于所述特征选择结果，采用分类与回归树算法，构建初始决策树模型；
6、s4：基于所述初始决策树模型，采用遗传算法和后剪枝技术，进行模型优化，建立优化后的决策树模型；
7、s5：基于所述优化后的决策树模型，进行交叉验证和模型训练，使用k折交叉验证方法，获取训练完成的决策树模型；
8、s6：基于所述训练完成的决策树模型，应用于新数据集进行异常检测，生成预警分析报告；
9、s7：基于所述预警分析报告，收集用户反馈并利用增量学习方法，进行模型迭代优化，生成迭代优化后的决策树模型；
10、所述预处理数据集具体为异常值修正和范围标准化后的数据，所述特征选择结果具体为与目标变量关联的特征集合，所述初始决策树模型具体指按照最优分裂规则构建的决策树结构，所述优化后的决策树模型具体为经过参数调整和结构剪枝的模型，所述训练完成的决策树模型具体指在训练集上经过验证的稳定性和准确性提升的模型，所述预警分析报告包括潜在风险点和异常模式的描述信息。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于原始数据集，采用数据清洗技术和z得分标准化方法，处理异常值和标准化数据，生成预处理数据集的步骤具体为：
12、s101：基于原始数据集，采用数据清洗技术，进行数据筛选和缺失值处理，生成清洗后的数据集；
13、s102：基于所述清洗后的数据集，采用统计分析方法，识别和标记异常值，生成带标识异常值的数据集；
14、s103：基于所述带标识异常值的数据集，采用异常值处理策略，剔除或替换异常值，生成去除异常值的数据集；
15、s104：基于所述去除异常值的数据集，采用z得分标准化方法，进行数据标准化，生成预处理数据集；
16、所述数据清洗技术包括数据验证、重复数据处理和格式标准化，所述统计分析方法具体为箱形图分析和标准差分析，所述异常值处理策略包括离群点分析和数据平滑技术，所述z得分标准化方法具体为计算每个数据点的标准分。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述预处理数据集，采用主成分分析和互信息评估方法，进行特征提取和降维，生成特征选择结果的步骤具体为：
18、s201：基于所述预处理数据集，采用主成分分析方法，执行降维操作，生成降维后的数据集；
19、s202：基于所述降维后的数据集，采用互信息评估方法，评估特征与目标变量的相互依赖性，生成特征关联性评分；
20、s203：基于所述特征关联性评分，采用特征选择策略，提取关键特征，生成精简后的特征集；
21、s204：基于所述精简后的特征集，执行最终的特征确认，生成特征选择结果；
22、所述主成分分析方法包括协方差矩阵计算和特征向量提取，所述互信息评估方法具体为计算特征与目标变量的互信息值，所述特征选择策略具体为基于阈值的选择和基于排名的选择，所述最终确认具体参照领域知识的应用和模型需求。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述特征选择结果，采用分类与回归树算法，构建初始决策树模型的步骤具体为：
24、s301：基于所述特征选择结果，采用分类与回归树算法，构建初始决策树模型；
25、s302：基于所述初步决策树模型，进行模型验证，使用交叉验证技术评估模型的初始性能，生成模型性能评估结果；
26、s303：基于所述模型性能评估结果，进行模型调整，生成调整后的决策树模型；
27、s304：基于所述调整后的决策树模型，执行模型简化，移除对分类贡献较小的节点，生成初始决策树；
28、所述分类与回归树算法包括特征选择、节点分裂标准确定以及树的构建，所述交叉验证技术包括数据分割、模型训练、测试以及性能评估，所述模型调整包括修改树的深度、调整节点分裂标准。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述初始决策树模型，采用遗传算法和后剪枝技术，进行模型优化，建立优化后的决策树模型的步骤具体为：
30、s401：基于所述初始决策树，采用遗传算法，进行模型的结构优化，生成遗传算法优化结果；
31、s402：基于所述遗传算法优化结果，采用递归分裂方法，进行树结构的扩展，生成结点分裂后的决策树模型；
32、s403：基于所述结点分裂后的决策树模型，采用树修剪技术，进行树的简化，生成生长后的决策树模型；
33、s404：基于所述生长后的决策树模型，采用交叉验证方法，进行模型评估，生成初始决策树模型评估报告；
34、所述分类与回归树算法具体为利用信息增益或基尼指数进行树的分裂，所述递归分裂本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于原始数据集，采用数据清洗技术和Z得分标准化方法，处理异常值和标准化数据，生成预处理数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述预处理数据集，采用主成分分析和互信息评估方法，进行特征提取和降维，生成特征选择结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述特征选择结果，采用分类与回归树算法，构建初始决策树模型的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述初始决策树模型，采用遗传算法和后剪枝技术，进行模型优化，建立优化后的决策树模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述优化后的决策树模型，进行交叉验证和模型训练，使用K折交叉验证方法，获取训练完成的决策树模型的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的智能数据预
8.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述预警分析报告，收集用户反馈并利用增量学习方法，进行模型迭代优化，生成迭代优化后的决策树模型的步骤具体为：
9.智能数据预警决策树分析系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的智能数据预警决策树分析方法，所述系统包括数据预处理模块、特征工程模块、决策树构建模块、模型优化模块、模型训练与验证模块、应用与迭代优化模块。
10.根据权利要求9所述的智能数据预警决策树分析系统，其特征在于，所述数据预处理模块基于原始数据集，采用数据清洗技术，进行数据筛选、缺失值处理，生成预处理数据集；
...【技术特征摘要】
1.智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于原始数据集，采用数据清洗技术和z得分标准化方法，处理异常值和标准化数据，生成预处理数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述预处理数据集，采用主成分分析和互信息评估方法，进行特征提取和降维，生成特征选择结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述特征选择结果，采用分类与回归树算法，构建初始决策树模型的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述初始决策树模型，采用遗传算法和后剪枝技术，进行模型优化，建立优化后的决策树模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的智能数据预警决策树分析方法，其特征在于，基于所述优化后的决策...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊宇，许嘉文，李师略，闫彩峰，谢琴，冯朝阳，
申请(专利权)人：湖南嘉创信息科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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