4、机器学习生命周期全解析

机器学习生命周期全解析

1. 机器学习建模概述

在实际的工业或学术研究中，机器学习建模远不止于编写几行 Python 代码在公共数据集上训练和评估模型。学会使用 Python 和 scikit-learn 编写训练机器学习模型的程序，或者使用 PyTorch 编写深度学习模型，只是成为机器学习开发者和专家的起点。了解机器学习生命周期的各个组件，以及在规划机器学习建模时考虑这个生命周期，有助于设计出有价值且可扩展的模型。

1.1 机器学习生命周期的主要组件

机器学习生命周期包含以下主要组件：
- 建模前准备
- 数据收集
- 数据选择
- 数据探索
- 数据整理
- 建模数据准备
- 模型训练与评估
- 代码和模型测试
- 模型部署与监控

1.2 技术要求

为了更好地理解概念、在项目中应用并实践代码，需要满足以下 Python 库要求：
- sklearn >= 1.2.2
- numpy >= 1.22.4
- pandas >= 1.4.4
- matplotlib >= 3.5.3

代码文件可在 GitHub 上找到：https://github.com/PacktPublishing/Debugging-Machine-Learning-Models-with-Python/tree/main/Chapter02

2. 建模前准备

在开始机器学习生命周期的数据收集阶段之前，明确目标至关重要。需要清楚要解决的问题，