预测分析工具：KNIME二次开发_（4）.构建预测模型：使用KNIME的机器学习节点.docx
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构建预测模型：使用KNIME的机器学习节点
在上一节中，我们介绍了如何在KNIME中进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择和特征工程等步骤。这些预处理步骤为构建高质量的预测模型奠定了基础。在本节中，我们将进一步探讨如何使用KNIME的机器学习节点来构建预测模型。我们将从模型选择、训练、评估和优化等方面进行详细讲解，并提供具体的实例来帮助您更好地理解和应用这些节点。
选择合适的机器学习模型
在构建预测模型之前，选择合适的机器学习算法是至关重要的。KNIME提供了多种机器学习节点，可以帮助您选择和尝试不同的算法。常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策
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