结论

系统负载较高，存储能力不足，部分SQL需要优化。临时扩大2G DB CACHE可以改善IO情况。长远考虑需要对存储能力进行扩容。

本书包含回归和分类等机器学习方法，拓宽了应用可能性。

如果你正在做数据挖掘，尤其是时序关联规则的应用，这个模型测试方法可以帮你提升效率。采用历史时段内的数据进行模型测试，像是通过AlertInfo类来训练和测试数据。你可以通过设定训练和测试数据的时间段，方便地时序关联规则和策略关联规则。试试这个方式，能帮你发现潜在的规律哦！数据挖掘中使用这种模型，测试效果还挺不错的。需要注意的是，代码简洁，使用起来也不复杂。只是要记得设置好train_data和test_data的时间范围，确保测试数据的准确性。如果你对时序关联规则感兴趣，可以看看相关文章，深入理解 Apriori 算法等。

这个项目涵盖了爬虫编写、数据模型建立、可视化展示以及结论分析等多个方面。

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