P7：毕业项目

问题说明

明确定义需要解决的问题。已制定解决问题的策略，并讨论了预期解决方案。

项目概览

学生从旁观者的角度概述项目。已提供的背景信息包括问题领域、项目源和相关数据集或输入数据。

指标

明确定义了用于测量模型性能或结果的指标。指标根据问题特征进行了调整。

数据研究

如果数据集存在，则必须已报告与此问题相关的特征和经过计算的统计数据，并已对数据进行抽样。已对数据集中的输入空间或输入数据进行了充分说明。已经确认需要解决的数据或输入异常或者特征。

探索性可视化

提供了可以总结或提取数据集或者输入数据相关特征的可视化图表，并进行了充分讨论。明确定义了可视化曲线。

算法与方法

充分讨论了项目中所用的算法和方法，并根据问题特征对其进行了合理调整。

基准测试

学生明确定义基准测试结果或用于对比所获得的解决方案效果的阈值。

数据预处理

清楚记录了所有预处理步骤。纠正了需要解决的数据或输入异常或特征。如果没有必要进行数据处理，则需要给出合理的理由。

实施

已完整记录了使用指定数据集或输入数据实施指标、算法和方法的过程。讨论了编码过程中发生的复杂状况。

改进

清楚记录根据算法和实现上进行改进的过程。报告最初和最终解决方案，如有中间解决方案也请写明。

模型评估与验证

最终模型质量（例如参数）会得到细致评估。我们需要借助某些分析类型验证模型解决方案的稳健性。

理由

使用某些统计分析类型将最终结果与基准测试结果或阈值进行对比。解释最终模型和解决方案是否足以解决问题。

自由形态的可视化

经过充分讨论，提供了强调项目重要质量指标的可视化图表。明确定义了可视化曲线。

思考

学生充分总结端到端问题的解决方案，并讨论他们认为有趣或困难的项目的一两个特定方面。

改进

讨论如何改进某方面的实施。考虑通过这些改进可能解决的问题，并将改进后的解决方案与当前解决方案进行对比。

功能

代码格式得当，注释清楚解释了复杂的实施过程。输出结果与项目中讨论的结果和解决方案类似。

呈现

项目报告结构清晰，易于目标受众理解。每一部分都要清晰、简洁、具体。基本没有语法和拼写错误。引用完成项目使用的所有资源。