天门实验中哪些因素是数据分析?

天门实验是机器学习中的一个经典实验，它旨在通过观察机器学习模型在训练过程中如何处理数据来了解数据分析的本质。

数据分析因素：

1. 数据选择
2. 数据预处理
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 模型解释

数据选择

天门实验中，数据选择是数据分析的关键步骤。它决定了实验中使用的训练集和测试集，以及这些集之间的关系。

数据预处理

数据预处理是将原始数据转换为适合模型训练的格式的过程。例如，数据可能需要进行标准化、特征工程或标签转换。

模型训练

模型训练是根据预处理后的数据训练机器学习模型的过程。模型可以是线性回归模型、决策树或神经网络。

模型评估

模型评估是评估模型在测试集上的性能的过程。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等。

模型解释

模型解释是理解模型如何做出决策的过程。常用的模型解释方法包括决策树分析、线性回归分析等。