建模系统的工作原理可以分为数据采集、数据清洗、特征提取、模型训练和模型评估五个主要步骤。首先，数据采集阶段系统会从不同的数据源收集原始数据，这些数据可以是结构化的数据（如数据库中的表格数据）或者是非结构化的数据（如文本、图片等）。数据采集后，系统会进入数据清洗阶段，对数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常数据等，确保数据质量符合模型训练的要求。
接下来是特征提取阶段，系统会对清洗后的数据进行特征工程，提取对模型训练有用的特征。特征提取的目的是将原始数据转换为计算机可以理解和处理的形式，并且挖掘数据中的模式和关联关系，以帮助模型更好地学习和预测。常见的特征提取方法包括数值型特征标准化、类别型特征编码、文本数据向量化等。
然后是模型训练阶段，系统会选择合适的机器学习算法或深度学习模型，并使用训练数据对模型进行训练。在训练过程中，模型会通过学习数据的模式和特征，不断调整模型参数以提高预测准确度。训练完成后，模型可以用于进行预测或分类等任务。
模型训练完成后，系统会进行模型评估，评估模型在新数据上的泛化能力和预测性能。评估结果可以帮助开发者了解模型的优劣，并根据评估结果调整模型参数或选择其他算法，以提高模型的准确度和鲁棒性。常见的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。
建模系统的工作原理就是通过以上五个主要步骤，将原始数据转化为可训练的模型，并评估模型的性能，从而完成对数据的分析、预测或分类等任务。