數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)研究領(lǐng)域，它使用現(xiàn)代工具和技術(shù)處理大量數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)不可見(jiàn)的模式、獲取有意義的信息并做出業(yè)務(wù)決策。例如，金融公司可以使用客戶(hù)的銀行業(yè)務(wù)和賬單支付歷史來(lái)評(píng)估信譽(yù)和貸款風(fēng)險(xiǎn)。我們知道很多同學(xué)都明白如何寫(xiě)一篇普通報(bào)告，卻不知道如何詳細(xì)撰寫(xiě)數(shù)據(jù)科學(xué)報(bào)告，正因如此，我們撰寫(xiě)了本文。

1 確定數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題

對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目，輸入項(xiàng)目標(biāo)題/主題為 "假新聞的分類(lèi)"。在項(xiàng)目主題之后，添加一個(gè)簡(jiǎn)短的部分，如摘要或介紹，給出項(xiàng)目的概述和問(wèn)題陳述。在本案例中，問(wèn)題陳述是世界上越來(lái)越多的假新聞及其對(duì)人們生活的影響。這一部分還應(yīng)該簡(jiǎn)要說(shuō)明假新聞的大量流通會(huì)如何影響人們的生活和整個(gè)社會(huì)，以及缺乏可信的事實(shí)核查機(jī)制是一個(gè)主要問(wèn)題。

2. 討論你處理該問(wèn)題的方法

增加一個(gè)段落，定義項(xiàng)目的 "范圍"。在這種情況下，解釋該項(xiàng)目旨在如何通過(guò)使用自然語(yǔ)言處理(NLP)工具和技術(shù)來(lái)解決文本分類(lèi)問(wèn)題，以檢測(cè)和分類(lèi)假新聞。同時(shí)簡(jiǎn)要介紹一下數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程中涉及的策略類(lèi)型。

(a)概述這個(gè)假新聞分類(lèi)項(xiàng)目的不同階段。

(b)加載所需的庫(kù)，然后加載和讀取數(shù)據(jù)集。

(c)使用圖形、表格等對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，以更好地理解數(shù)據(jù)。

(d)使用各種數(shù)據(jù)清理和操作技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

(e)使用超參數(shù)擬合確定分類(lèi)模型的最佳參數(shù)。

(f)應(yīng)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練模型，并使用不同的指標(biāo)評(píng)估其性能。

3 解釋數(shù)據(jù)集和它的屬性

首先，給出項(xiàng)目中使用的數(shù)據(jù)集的名稱(chēng)和數(shù)據(jù)集來(lái)源的鏈接。例如，給出Kaggle或Github等開(kāi)源平臺(tái)上的假新聞數(shù)據(jù)集的名稱(chēng)。詳細(xì)描述數(shù)據(jù)集，例如，構(gòu)成數(shù)據(jù)集的行和列的數(shù)量、記錄總數(shù)、可用的不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的行和列之間的關(guān)系以及不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)等。

此外，還應(yīng)該列出數(shù)據(jù)集的屬性。就假新聞數(shù)據(jù)集而言，可以列出許多屬性，如作者、垃圾郵件評(píng)分、類(lèi)型、文本、喜歡、評(píng)論、分享、語(yǔ)言等。

4.確定項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)/構(gòu)造

下一步是定義項(xiàng)目中使用的所有方法、工具和技術(shù)。就假新聞分類(lèi)的項(xiàng)目報(bào)告而言，你應(yīng)該列出所有有助于預(yù)處理數(shù)據(jù)的不同方法，然后加入ML算法來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)模型。預(yù)處理數(shù)據(jù)的方法包括特征工程、處理缺失值、糾正數(shù)據(jù)不平衡、干系和TF-IDF等方法進(jìn)行打字和文本處理，等等。你還可以添加項(xiàng)目中使用的ML-NLP模型。

5.詳細(xì)分析行動(dòng)

這一步對(duì)項(xiàng)目決策中涉及的不同過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)概述。一個(gè)假新聞分類(lèi)項(xiàng)目報(bào)告的例子可以描述如何使用imblearn包創(chuàng)建一個(gè)模型管道，如何使用fit()方法增加樣本，以及如何使用SMOTE方法增加樣本。還可以說(shuō)明如何使用每個(gè)類(lèi)的精度、召回率、f1得分、準(zhǔn)確度得分和漢明損失的宏觀平均數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

最后，它描述了如何將數(shù)據(jù)幀轉(zhuǎn)換成XGBoost Dmatrix對(duì)象，以及如何在擬合模型之前使用標(biāo)簽編碼器對(duì)輸出標(biāo)簽進(jìn)行編碼。記住要使用貝葉斯優(yōu)化技術(shù)來(lái)調(diào)整超參數(shù)。

6.總結(jié)項(xiàng)目的結(jié)果并正確引用參考文獻(xiàn)

一份好的項(xiàng)目報(bào)告應(yīng)該總是包括一個(gè)適當(dāng)?shù)慕Y(jié)論，對(duì)結(jié)果進(jìn)行總結(jié)。此外，還可以有一個(gè)部分包含所有的參考文獻(xiàn)、推薦信和項(xiàng)目模型的未來(lái)改進(jìn)。在本例項(xiàng)目報(bào)告的結(jié)論部分，應(yīng)該說(shuō)明在分析模型結(jié)果時(shí)，如何使用分類(lèi)報(bào)告、每個(gè)類(lèi)別的混淆矩陣和精確性-保真度-f1曲線(xiàn)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。還可以討論一下XGBoost與支持向量機(jī)、多指標(biāo)Naive Bayes、隨機(jī)森林和邏輯回歸相比，有多大效果。

以上就是關(guān)于加拿大SFU如何詳細(xì)撰寫(xiě)數(shù)據(jù)科學(xué)報(bào)告的內(nèi)容。海馬課堂專(zhuān)業(yè)課程輔導(dǎo)，2300+嚴(yán)選碩博學(xué)霸師資，針對(duì)學(xué)生的薄弱科目和學(xué)校教學(xué)進(jìn)度，匹配背景相符的導(dǎo)師，根據(jù)學(xué)生情況進(jìn)行1V1專(zhuān)屬備課，上課時(shí)間靈活安排，中英雙語(yǔ)詳細(xì)講解課程中的考點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識(shí)，補(bǔ)足短板。