第3单元第12课《预测模型构建》课件 浙教版九年级信息科技.pptx

第12课

预测模型构建（浙教版）九年级全

01教学目标02新知导入03构建数据集04神经网络分类模型05人工智能预测出行时间06拓展延伸08课堂小结09板书设计07课堂练习

01教学目标1、信息意识：能够认识到信息在预测模型构建中的重要性，主动关注与课程相关的各种信息来源，如科学文献、数据分析案例等。2、计算思维：通过数据集的收集和整理，学会根据表格数据建立预测模型。3、数字化学习与创新：具备创新意识，敢于尝试新的方法和技术，对传统的预测模型进行改进和创新。4、信息社会责任：正确认识预测模型的局限性和潜在风险，不盲目依赖模型的结果，对模型的应用保持理性和审慎的态度。

02新知导入通过数据集的收集和整理，学会根据表格数据建立预测模型;通过学习人工智能对人们出行方式的预测，能理解智能预测对人类出行的影响。探究：1、你是如何根据一些环境数据(雨量、温度、距离等)制订出行计划的?2、你觉得人工智能能帮忙做哪些预测?

02新知导入智能预测出行是利用机器学习等技术，对出行行为进行预测和规划。通过收集雨量、温度和距离等数据，整理成数据集，再利用机器学习对这些数据进行训练，建立预测模型，用于预测出行方式或出行时间。

03构建数据集构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样频率等信息，再标注、存储和管理数据。最终得到的数据集可以用于各种数据分析和机器学习任务。对已采集整理的数据进行量化，如雨量由小到大，可以用0-6之间的数字表示，0为晴天，6为特大暴雨。雨量（0-6）温度（摄氏度）距离（千米）出行方式0201063023420500402010005表12-1出行数据集

03构建数据集温度就采用摄氏温度值出行距离就用距离值即可。出行方式可以列出几种:步行、自行车、自驾、出租车、火车、飞机，依次用0、1、2、3、4、5来表示，如表12-1。雨量、温度、出行距离为影响因素，输出的是实际出行方式。

03构建数据集人们通过经验总结出了规律:综合考虑雨量、温度、出行距离，可以预测出合理的出行方式。

你是如何根据一些环境数据(雨量、温度、距离等)制订出行计划的?一、收集数据：通过天气预报软件和地图软件等收集雨量、温度及距离信息。

二、分析影响：雨量：大雨时考虑携带雨具，优先选公共交通或打车，户外活动需重新评估或做好防水；小雨可根据情况决定是否出行并做好防雨准备。温度：高温注意防晒防暑，选有空调的交通方式，户外活动选清晨或傍晚；低温穿保暖衣物，有雨雪时出行小心，远途优先安全温暖方式。距离：近可步行或骑行，考虑天气影响；远根据时间和预算选公共交通、打车或自驾。新知拓展03构建数据集

你是如何根据一些环境数据(雨量、温度、距离等)制订出行计划的?三、制定计划

确定出行目的和时间，根据紧迫性选择出行方式。综合考虑环境因素，比较不同方式优缺点。准备相应物品，如雨天带雨具等。预留足够时间以防耽误行程。新知拓展03构建数据集

新知拓展03构建数据集

03亲身体验构建数据集设计调研问卷，对收集到的有关出行数据进行数据预处理，使用合适工具，初步建构数据集。 《出行方式调研问卷》尊敬的同学：你好！为进行智能预测出行方式的研究，特设计此问卷。根据实际情况填写，感谢参与！一、个人信息1.性别：A.男；B.女2.年级：A.九年级二、出行情况

03亲身体验构建数据集出行目的主要有哪些？（可多选）A.上学；B.购物；C.娱乐；D.走亲访友；E.其他2.最常使用的出行方式是什么？（可多选）A.步行；B.自行车；C.电动车；D.公共汽车；E.地铁；F.私家车；G.其他三、影响因素哪些因素会影响出行方式选择？（可多选）A.距离；B.时间；C.费用；D.舒适度；E.便捷性；F.天气；G.环保意识；H.其他四、出行时间和距离1.出行距离是多少公里？2.每次出行大约需要多长时间？

03亲身体验构建数据集五、对智能出行的了解和期望是否了解智能出行方式预测？A.非常了解；B.了解一些；C.不了解2.对智能出行方式预测有哪些期望？（可多选）A.更准确的预测；B.提供更多出行方式选择；C.考虑个人偏好；D.实时更新交通信息；E.其他2.每次出行大约需要多长时间？

03亲身体验构建数据集数据预处理步骤：1.数据清洗：检查缺失值和异常值，进行删除或填充、修正。2.数据编码：对分类变量进行编码。3.数据标准化：对数值型变量进行标