一种基于机器学习的数据挖掘模型构建方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的数据挖掘模型构建方法及系统，涉及电数字数据处理领域，首先进行数据采集和预处理，然后采用多元综合分析模型进行数据质量评估，并进行二次处理，然后对数据进行特征提取和特征融合处理，再采用自适应最优决策模型进行最优初始数据挖掘模型的选择，并对选择的初始数据挖掘模型模型训练，采用组件动态模拟测试机制和测试集样本模拟构建的模型的运行过程，并采用可视化平台对模拟运行过程进行可视化展示，最后采用反馈调节对模型参数进行调整和更新，本发明大大提高模型在复杂数据环境下的适应能力，并保证模型在不同场景下的可靠性。