第12课预测模型构建 课件 浙教版（2023）初中信息技术九年级全册.pptx

浙教版（浙教版（20232023）信息科技）信息科技九年级全一册九年级全一册第第1212课课 预测模型预测模型构建构建学习目标学习目标通过数据集的收集和整理，学会根据表格数据建立预测模型；通过 学习人工智能对人们出行方式的预测，能理解智能预测对人类出行的 影响探究探究1.你是如何根据一些环境数据（雨量、温度、距离等）制订出行计划的？2.你觉得人工智能能帮忙做哪些预测？建构建构智能预测出行是利用机器学习等技术，对出行行为进行预测和规划通过收集雨量、温度和距离等数据，整理成数据集，再利用机器学习对这些数据进行训练，建立预测模型，用于预测出行方式或出行时间一、构建数据集一、构建数据集构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样频率等信息，再标注、存储和管理数据最终得到的数据集可以用于各种数据分析和机器学习任务一、构建数据集一、构建数据集对已采集整理的数据进行量化，如雨量由小到大，可以用0-6之间的数字表示为晴天，6为特大暴雨；温度就采用摄氏温度值，出行距离就用距离值即可出行方式可以列出几种：步行、自行车、自驾、出租车、火车、飞机，依次用0、1、2、3、4、5来表示，雨量、温度、出行距离为影响因素，输出的是实际出行方式。

亲身体验亲身体验设计调研问卷，对收集到的有关出行数据进行数据预处理，使用合适工具，初步建构数据集二、神经网络分类模型二、神经网络分类模型将数据集导入已构建的神经网络模型，网络优化参数得到训练后的模型，模型读入新的样本特征数据，输出出行方式二、神经网络分类模型二、神经网络分类模型准备数据:采集大量“特征/标签”数据搭建网络：搭建神经网络结构优化参数：训练网络获取最佳参数应用网络：将网络保存为模型,输入新数据，输出分类或预测结果二、神经网络分类模型二、神经网络分类模型我们按照上面的方式收集好样本数据后，进行训练训练结束后，就可以对出行方式进行预测了我们可以输入一个（雨量、温度、距离）的数值，返回一个出行方式的预测结果，每种出行方式有一个置信度比例日积月累日积月累表格数据预测模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型：回归，二分类，多分类三、人工智能预测出行时间三、人工智能预测出行时间使用电子地图查询你要去的地点的时候,它会告诉你采用不同的交通方式所需要的时间那么它是怎么做到的呢？又有多准确呢？随堂练习随堂练习智能预测出行的实现过程包括哪些步骤？谢谢聆听！谢谢聆听！INTERNET OF THINGS。