數據方法總結：

1、分類算法：

邏輯回歸、決策樹、支持向量機、最近鄰、貝葉斯網絡、神經網絡

評價指標：精確率（precision）、F-Score、準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、特效度（Specificity）、ROC曲線、AUC

2、回歸算法：

線性回歸、嶺回歸、lasso回歸、Elastic回歸、多項式回歸、核回歸

評價指標：R、R方、調整R方、因變量預測標準誤差、總離差、自由度、平均離差、F值、F值的顯著性水平、模型個例數

3、聚類算法：

k-means、DB-Scan、層次聚類、optics聚類

評價指標：RMSSTD、R Square、SRP、簇內間距離

4、降維算法

線性降維（PCA、LDA）、非線性降維（流形學習）

5、關聯分析：

Apriori算法、FP-growth算法

評價指標：支持度、置信度、提升度

6、深度學習：

CNN、RNN、GAN

評價指標：根據任務的類型，與上述評價指標相同

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据的分析的方法及评价指标总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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