建立預測模型的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

金融人才×機器學習聯手出擊：專為FinTech領域打造的機器學習指南

為了解決建立預測模型的問題，作者JannesKlaas 這樣論述：

　　一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南！對於所有從事金融資料分析的讀者來說，機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型，並示範如何將它們應用於金融產業（包括保險、交易和貸款）。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法，著重於金融應用，提供豐富詳盡的Python程式碼範例。   　　本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式，並深度探討眾多關鍵的機器學習模型，從簡單迴歸到高階神經網路，還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。   　　本書範圍廣泛，但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作，或想投入FinTech領

域，並希望獲得當今領域最有價值的技術之一，本書就是為你而準備的！   　　在這本書中，你將學到： 　　・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字 　　・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等 　　・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習 　　・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用 　　・對機器學習應用程式進行除錯，並為其啟動做好準備 　　・解決機器學習的偏見和隱私問題

建立預測模型進入發燒排行的影片

晶圓製造廠空調元件之最佳化節能策略與變頻邏輯分析

為了解決建立預測模型的問題，作者蘇品融 這樣論述：

空調系統的耗電佔各產業的電力成本中相當大的比例, 以電機電子業為例, 空調系統歷年來佔總耗電25%以上。因此如何減少在空調設備上的耗電為重要議題。空調水側系統共有四大元件: 冰機、冰水泵、冷卻水泵與冷卻水塔。而過往研究中, 同時針對完整水側系統所有元件來建立數學關係式甚至最佳化整體耗電的研究相當稀少。本研究以完整水測系統進行研究, 提出一套新的元件控制方式, 該方式不僅有 PID 控制還同時有最佳化節能決策。PID 控制的部分為根據產學方歷史資料, 提出包含冰水泵、冷卻水泵與冷卻水塔的 PID 邏輯, 其績效指標 E(MAPE)皆在3%以下。最佳化節能決策的部分, 為根據當前系統的元件運轉狀

態來判斷是否啟用。績效表現以現存的產學方資料進行驗證, 最終使用最佳化決策模型估計可在2020年節省152425元。

預測之美：機器學習及深度學習真實生活應用

為了解決建立預測模型的問題，作者游皓麟 這樣論述：

預測之美，莫過於此 　　未卜先知不再是夢想，用深度學習及機器學習的原理，預測出最精準的結果。 　　完整收錄 　　√遺傳演算法、粒子群演算法、模擬退火求解 　　√多元線性、Ridge回歸、Lasso回歸、分位數回歸、穩健回歸 　　√GBRT、神經網路、SVM、高斯回歸 　　√Box-Jenkins方法、門檻自回歸、向量自回歸、GARPH模型族、卡爾曼濾波、RNN及LSTM 　　完整的數學推導及公式講解，讓你打下紮實的機器學習及深度學習基礎。  

應用集群分析於精準行銷之研究-以企業軟體為例

為了解決建立預測模型的問題，作者陳思妤 這樣論述：

隨著訂閱授權並交付軟體的 SaaS（Software as a Service，簡稱 SaaS）軟體即服務出現，預測模型的應用將可以為企業軟體業者提升競爭力。企業軟體業在目標客戶的預測上，常常面臨資料蒐集不易之困境。倘若能依循零售業的方式，利用資料庫中的顧客購買紀錄，作為預估未來市場的決策依據。本研究採用 RFM指標中三項指標進行顧客價值之兩階段集群分析，再運用 CART 決策樹將客戶進行分析，建構出預測模型，進而探討各集群間的差異性。透過透過 UCI 公開資料庫的某英國批發零售商銷售總筆數 530108 之交易資料，建立預測模型，分析該企業的顧客特徵值。根據結果，給予企業軟體業者、廣告業者

以及後續相關領域參考。茲將本研究重要發現分述如下：一、精準行銷與廣告策略為正相關，行銷目標在於消費者體驗上能更進階，同時降低廣告成本並創造更高的收益，最終進行付費購買。二、RFM 模型與兩階段集群分析將線上零售商客戶進行分群，從客戶變動的消費行為對其產生特徵值標籤後，將顧客分為「高消費型客戶」、「潛力型消費型客戶」、「流失型客戶」等三種類型。三、建立模型方面，使用「分類與回歸數」（Classification and Regression Tree，簡稱 CART）決策樹算法建構模型，結果發現決策樹的顯著度為 95 %，顯示決策樹能提供對應的解釋規則。