机器学习模型训练全流程!

本文通过手绘图表详细介绍了机器学习模型的构建过程,包括数据集获取、探索性数据分析(EDA)、数据预处理、数据分割、模型建立、超参数优化、特征选择等关键步骤。强调了数据预处理的重要性,以及在训练、验证、测试集分割中的不同方法。文章以企鹅数据集为例,阐述了分类任务的实践过程,展示了如何通过多种性能指标评估模型性能。

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 Datawhale干货 

译者:张峰,安徽工业大学,Datawhale成员

 

周末在家无聊闲逛github,发现一个很有趣的开源项目,作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程,逻辑清晰、生动形象。同时,作者也对几张图进行了详细的讲解,学习之后,收获很多,于是将其翻译下来,和大家一起学习。

地址:https://github.com/dataprofessor/infographic

全文如下:

感觉学习数据科学枯燥无味,那如何能让学习数据科学变得有趣而简单呢?带着这个目标,我开始在iPad上涂鸦建立机器学习模型所需的流程。经过几天的努力,上图所示的信息图就是我的成果,内容已经被发布在GitHub上。

1. 数据集

数据集是你构建机器学习模型历程中的起点。简单来说,数据集本质上是一个M×N矩阵,其中M代表列(特征),N代表行(样本)。

列可以分解为X和Y,首先,X是几个类似术语的同义词,如特征、独立变量和输入变量。其次,Y也是几个术语的同义词,即类别标签、因变量和输出变量。

图1. 数据集的卡通插图

 

应该注意的是,一个可以用于监督学习的数据集(可以执行回归或分类)将同时包含X和Y,而一个可以用于无监督学习的数据集将只有X。

此外,如果Y包含定量值,那么数据集(由X和Y组成)可以用于回归任务,而如果Y包含定性值,那么数据集(由X和Y组成)可以用于分类任务。

 

2. 探索性数据分析(EDA)

进行探索性数据分析(EDA)是为了获得对数据的初步了解。在一个典型的数据科学项目中,我会做的第一件事就是通过执行EDA来 "盯住数据",以便更好地了解数据。

我通常使用的三大EDA方法包括:

  • 描述性统计:平均数、中位数、模式、标准差。

  • 数据可视化:热力图(辨别特征内部相关性)、箱形图(可视化群体差异)、散点图(可视化特征之间的相关性)、主成分分析(可视化数据集中呈现的聚类分布)等。

  • 数据整形:对数据进行透视、分组、过滤等。

图2. NBA球员统计数据的箱形图示例

 

图3. NBA球员统计数据的相关热力图示例

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