机器学习在数据库结构优化与投资项目预测评估中的应用

# 基于机器学习的数据库结构优化与投资项目预测评估 在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了关键问题。本文将探讨基于机器学习的数据库结构优化方法，以及如何开发用于投资项目预测评估的算法。 ## 1. 数据库结构优化 ### 1.1 背景与挑战 随着数字设备的广泛使用，众多系统中产生了大量的数据。传统的数据处理方法在处理这些大规模数据时效率低下，而分布式计算机制成为了实时数据处理的主流方法。然而，该方法的一个重要挑战是如何根据数据量确定最优的分布数量，因为过度分布会对系统效率产生负面影响。 ### 1.2 内部分布机制 在单计算系统中，基于分布式计算机制的数据存储和处理比传统方法高效数十倍。系统通过内部分布将大型数据库划分为多个小型数据库，数据处理在这些小型数据库中进行，从而提高了查询效率。但分布数量的增加需要在减少查询时间和避免过度分布之间找到平衡。 ### 1.3 数据收集与分析 为了确定最优分布数量，需要收集相关数据，包括数据量、分布数量、处理时间等。同时，还收集了可能影响计算系统最优分布数量的其他信息，如硬盘读取速度、内存容量和频率、处理器频率等。通过计算相关系数，分析这些数据对请求执行时间的影响。 相关系数计算公式如下： \[ r_{xy} = \frac{n \cdot \sum xy - \sum x \cdot \sum y}{\sqrt{(n \cdot \sum x^2 - (\sum x)^2) \cdot (n \cdot \sum y^2 - (\sum y)^2)}} \] 其中，\(r_{xy}\) 是 \(x\) 和 \(y\) 的相关系数，\(n\) 是值的数量，\(\sum x\) 是 \(x\) 值列表的总和，\(\sum y\) 是 \(y\) 值列表的总和，\(\sum xy\) 是 \(x\) 和 \(y\) 值乘积的总和，\(\sum x^2\) 是 \(x\) 值平方的总和，\(\sum y^2\) 是 \(y\) 值平方的总和。 ### 1.4 机器学习算法的应用 由于分布式系统中的数据流是可变的，基于机器学习算法来确定最优分布数量非常有效。本研究使用了 18 种机器学习算法，包括多元线性回归、多项式回归、随机森林回归等。为了提高算法训练和测试结果的准确性，对数据进行了缩放处理，使用了 MinMaxScaler、StandardScaler 等缩放函数。 以下是使用的 18 种机器学习算法列表： 1. Multiple Linear Regression 2. Polinomial Regression 3. Random Forest Regression 4. Lasso Regression 5. Support Vector Regression 6. Stochastic Gradient Descent 7. Ridge Regression 8. Partial Least Squares Regression 9. Partial Least Squares Canonical Regression 10. Orthogonal Matching Pursuit Regression 11. Nearest Neighbors Regression 12. Multi-layer Perceptron Regression 13. Least Angle Regression 14. LassoLars Regression 15. ElasticNet Regression 16. Canonical Correlation Analysis Regression 17. Bayesian Ridge Regression 18. Logistic Regrassion ### 1.5 实验结果 实验在 4 台计算机器上进行，收集了 500 条记录的数据。通过计算相关系数，发现收集的数据对训练机器学习算法非常重要。使用平均绝对误差（MAE）评估算法的误差，结果表明，多项式回归算法在某些缩放方法下误差最小，几乎所有算法的最小误差都小于 1，说明机器学习算法在该研究方法中是有效的。