第12课 智能预测出行方式 课件 2024—2025学年浙教版（2023）初中信息技术九年级全册

第12课 智能预测出行方式 年 级：九年级 学 科：初中信息科技（浙教版） 1 基于模型进行出行方式预测 预测模型构建与训练 出行数据采集 数据预处理 确定影响因素 课前回顾 人工智能预测出行 的一般步骤 2 作业反馈： 项目回顾，结合结构化反馈表，汇报项目成果。 作业反馈： 作业反馈： 你们建立的模型准确率高么？你是如何判断的？ 评 估 准确率不高的模型应用价值大么？ 模型准确率 智能预测出行方式 建立预测模型的过程 历史数据 模型 新数据 结果 输入 训练数据 测试数据 训练 测试 预测 思考：影响模型准确率的因素有哪些？ 思考：影响模型准确率的因素有哪些？ 数 据 数 据 数据来源于百度飞桨人工智能社区 实验探究： 实验一：根据小组要探究的实验目的，选择不同的数据训练模型，对模型进行测试评估。 作业反馈： 作业反馈： 实验探究： 实验一：根据小组要探究的实验目的，选择不同的数据训练模型，对模型进行测试评估。 作业反馈： 作业反馈： 智能预测出行方式 建立预测模型的过程 历史数据 模 型 新数据 结 果 输入 训练数据 测试数据 训练 测试 预测 数 据 影响因素 思考：影响模型准确率的因素还有哪些？ 思考：影响模型准确率的因素还有哪些？ K近邻算法 支持向量机 决策树 朴素贝叶斯 人工神经网络 …… 人工智能算法： 人体神经系统： 神经元 人体神经系统 24 BP神经网络模型 输入层 输出层 隐藏层 . . . . . . 25 实验探究： 实验二：根据小组要探究的实验目的，设计不同的神经网络参数，对模型进行测试评估。 作业反馈： 作业反馈： 实验探究： 实验二：根据小组要探究的实验目的，设计不同的神经网络参数，对模型进行测试评估。 作业反馈： 作业反馈： 智能预测出行方式 建立预测模型的过程 历史数据 模 型 新数据 结 果 输入 训练数据 测试数据 训练 测试 预测 数 据 影响因素 算 法 作业反馈： 问题复杂、数据量大，运算速度慢 智能预测出行方式 建立预测模型的过程 历史数据 模 型 新数据 结 果 输入 训练数据 测试数据 训练 测试 预测 数 据 影响因素 算 法 算 力 预测 决策 前提、基础 人工智能预测模型 工具 迁移运用： 迁移运用： 生活中还有哪些人工智能预测模型，它们又是如何进行预测的呢？ 作业反馈： 作业反馈： 智能预测出行方式 建立预测模型的过程 历史数据 模 型 新数据 结 果 输入 训练数据 测试数据 训练 测试 预测 数 据 影响因素 算 法 算 力 27872.822 18651.387 18677.51 26932.393 20532.246 18337.91 20401.63 21080.83 17110.127 19278.34 19931.416 13740.353 13505.254 20114.277 15386.043 13217.911 $$