43、机器学习：从数据准备到模型优化

机器学习：从数据准备到模型优化

1. 机器学习成功要素与数据可视化

在机器学习领域，数据探索是数据科学家与数据之间的深度对话。以泰坦尼克号数据为例，进一步探索其更多方面值得读者自行实践。数据可视化在其中起着关键作用，它能帮助识别特征之间的联系，有助于深入理解数据。深入研究 ggplot() 函数的功能，通过探索个人感兴趣的数据集，可显著提升模型构建和数据解读能力，这两者都是机器学习成功的重要因素。

数据科学涉及数据、机器和引导学习过程的人员之间的协作。要成为成功的机器学习从业者，不仅需要广泛的知识和经验，还需深入理解学习算法、训练数据集、实际部署场景以及可能出现的各种问题。

机器学习和数据科学要求从业者具备探索精神和故事讲述能力，合理使用数据并平衡从数据中获取的信息。不断改进、迭代和竞争有助于提升自我，形成人工智能的“良性循环”，提高采用数据科学方法的组织的生产力。此外，《R Graphics Cookbook》可在线免费获取，它提供了丰富的 ggplot2 可视化示例。

2. 高级数据准备的重要性

在实际的机器学习项目中，约 80% 的时间用于数据准备，但这一统计数据存在一定的简化。实际上，数据准备工作通常比预期更复杂，很少能像之前章节那样，仅用几行 R 代码就能读取和处理单个 CSV 文件。必要的数据元素往往分散在多个数据库中，需要进行收集、过滤、重新格式化和合并等操作，还需花费时间获取数据访问权限并探索理解数据。

高级数据准备是构建强大机器学习项目的必要步骤，它能帮助我们：
- 理解数据准备对构建更好模型的重要性。
- 掌握将数据转