2、Python机器学习生态系统：数据科学工作流全解析

Python机器学习生态系统：数据科学工作流全解析

1. 数据科学工作流步骤概述

数据科学工作流主要包含以下六个步骤，且在实际操作中，可能需要根据情况返回到之前的步骤：
1. 获取（Acquisition） ：机器学习应用的数据来源广泛，可能是通过邮件发送的 CSV 文件、服务器日志，或者需要自定义网络爬虫来获取。数据也有多种格式，包括文本、图像和视频等。获取数据后，理解数据内容至关重要。
2. 检查（Inspection） ：获取数据后，要对其进行检查。主要目标是进行数据合理性检查，可通过查找不可能或极不可能出现的值、运行简单统计测试和可视化数据来实现。
3. 准备（Preparation） ：确保数据有序后，将其转换为适合建模的格式。此阶段包括过滤、聚合、插补和转换等操作，具体操作取决于数据类型和使用的库及算法。
4. 建模（Modeling） ：数据准备完成后，选择合适的算法并使用数据训练模型。基本步骤是将数据划分为训练集、测试集和验证集，以避免过拟合。
5. 评估（Evaluation） ：训练好模型后，需要评估其性能。评估方法多样，主要是衡量模型预测值与实际值的接近程度。
6. 部署（Deployment） ：对模型性能满意后，将其部署到实际应用中。部署形式包括作为大型应用的一个功能、定制的 Web 应用或简单的定时任务。

以下是数据科学工作流的 mermaid 流程图：