艰辛而又充满意义的实习生活又告一段落了，回顾过去这段时间的实习经历，收获颇丰，是时候回头总结这段时间的实习生活了。很好奇实习报告是怎么写的吧，下面是小编精心整理的模型制作实习报告，希望对大家有所帮助。
一、课程实习目的
这次灯具的制作的主要目的是让我们由设计的单纯想想，到实体制作的真实体验，让我们深切地体会到天马行空的想想是需要很大的实际付出才能换来的。而且此次制作锻炼了我们的动手操作的能力，从而加强了我们以后对设计方案的完善，同时还了解了制作时所需要的课堂上不曾接触的制作工具，还有一点就是通过这次制作锻炼到了我们做事的耐性与细心。
二、实习地点
三、实习时间
2012年1月1日—2012年1月14日
四、小组成员
五、方案图
六、工艺制作过程
1、方案的形成阶段
（1）首先搜集各种灯具造型，我们从网上还有图书馆去搜集各种灯具的造型，因为我们初步定为我们做的灯具是现代化的简洁时尚大方的灯具。所以我们尽量选择我们所需要的造型，颜色，来进行比较和参考，我们的灯具设计奠定基础。
（2）然后我们根据各处搜集的资料进行筛选，多方面的去提取个灯具的精华，取其精华，去其糟粕，我们经过讨论，然后设计了多个方案，最后决定了此方案，我们都很满意，也对作出的灯具很有信心。
（3）确定方案，我们经过了很久的纠结与讨论，最后确定方案，然后根据选择的方案，进行草图的绘制，组后选择材料，定下最左方案。确定制作的流程。
2、模型的制作方案
（1）选材
因为我们所设计的灯具外观是需要竹片做装饰，所以我们首先将圆竹进行四份等分，由于开始的投机取巧，我们想选用老师已经为我们劈好的竹片，可是实在是太厚太大，超出了灯具本身可以承受的重量，所以我们又重新选材，选择了比较轻巧且合适的竹子准备进行四份等分。
（2）去皮、打磨
因为我们选的是原始竹子，所以首先要吧竹子的外层绿皮去掉，我们用刀子一点一点每一根进行认真去皮，去皮后我们用砂纸将我们劈好的竹片里里外外进行打磨，使之变得光滑。
（3）主体制作
我们的灯具主体是圆形的，所以我们先选择较硬的长竹条进行弯曲成型，根据我们需要的尺寸，然后用铁丝进行固定。
（4）外观制作
开始，我们将打磨好的竹片贴在圆形的主体上，但是发现，我们磨好的竹子还是弧度太大了，可以互相粘贴的面积太小了，很容易掉下来，所以，我们再将所有的竹片重新削减打磨，使接触面积大一点，终于再一次重新返工之后，我们在圆形主体上用铅笔画出竹片贴上去的位置，本来我们是选用白乳胶进行固定，可是我们发现，用白乳胶固定干的很慢，而且圆形的主体周围都贴满竹片另一面就会很快的滑落，根本就固定不住，所以，我们先选用万能胶进行快速固定，等四周全部固定住后，再用白乳胶进行加强固定，然后放在一边进行风干，我们接着进行另一个圆形主体的制作。
（5）外观装饰
我们先将灯具刷上我们需要的颜色，根据我们设计的方案，选择我们最满意的颜色，进行多次的刷色，...
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模型设计实践报告
一、实践背景
模型设计是数据科学领域中非常重要的一环，它在预测、分类、聚类等任务中发挥着重要的作用。同时，模型设计也是一个非常具有挑战性的任务，需要深入理解算法背后的原理以及如何合理地设计模型参数。
在本次实践中，我们以信用卡违约率预测问题为例，使用多种模型（逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林）对数据进行建模，并通过模型评估指标来比较各个模型的优劣。
二、数据集
本次实践使用了 uci machine learning repository 中的信用卡客户行为数据集，该数据集包含了 30000 条样本和 24 个特征。其中，24 个特征主要包括：性别、教育程度、婚姻状况、年龄、信用卡额度、过去 6 个月平均账单金额、过去 6 个月平均还款金额、过去 6 个月还款次数、过去 6 个月账单次数、过去 6 个月使用额度比例、过去 6 个月始终不还款次数、过去 6 个月违约次数等。
数据集中的目标变量为“违约”（0/1），其中 0 表示未违约，1 表示违约。
三、数据处理
在进行模型建模之前，我们对数据进行了如下处理：
1. 删除不必要的特征：删除了与目标变量无关的特征，例如用户 id 等。
2. 缺失值处理：对于有缺失值的特征，我们选择用该特征的均值进行填充。
3. 特征缩放：因为不同的特征可能具有不同的量纲，为了消除量纲带来的影响，我们使用标准化（z-score）对数据进行缩放。
四、模型设计
在本次实践中，我们使用了四种常见的机器学习算法进行建模：
1. 逻辑回归：逻辑回归是一种经典的二分类算法，它通过一个 sigmoid 函数将输入特征与概率映射关联起来，得到最终的二分类结果。
2. 支持向量机（svm）：svm 是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，它通过在高维空间构建超平面来实现分类。
3. 决策树：决策树是一种用于分类和回归的流行算法。从根节点开始，决策树以基于特征的分割策略递归地创建二元分支。
4. 随机森林：随机森林是一种集成学习算法，它将多个决策树组合成一个强分类器。
五、模型评估
在训练和测试模型之后，我们使用了准确率、精确率、召回率、f1 值、roc 曲线等指标来评估各个模型的性能。
结果表明，随机森林模型在准确率、精确率、召回率、f1 值以及 roc 曲线 auc 值上对比其他模型具有竞争优势。
六、结论与展望
通过本次实践，我们深入了解了模型设计的流程和实践细节，并学会了如何对建模结果进行评估。虽然随机森林在本次实践中表现最优，但其他模型也具有一定的优点和适用场景。在将来的实践中，我们还将进一步研究各种机器学习算法的优劣势及其在不同场景下的应用。
