15、机器学习模型训练、选择与评估全解析

机器学习模型训练、选择与评估全解析

1. 面试官关注要点

在机器学习相关的面试中，面试官通常会关注以下几点：
- 你对所在领域常见机器学习任务的了解程度。
- 你对与这些任务相关的常见算法的掌握情况。
- 你是否知道如何评估这些模型。

当面试官询问你在模型训练的某个步骤中选择了什么模型或使用了什么技术时，强烈建议你同时说明选择的原因。即便面试官没有要求你详细介绍整个项目，解释选择的理由也会让你的回答更具说服力。

2. 定义机器学习任务

要选择合适的机器学习模型，首先需要明确机器学习任务。可以通过思考以下问题来确定：
- 我是否有足够的数据？
- 我是在预测一个数量/数值，还是一个类别/分类值？
- 我是否有标注数据（即知道真实标签）？这可以决定监督学习还是无监督学习更适合该任务。

常见的机器学习任务包括回归、分类、异常检测、推荐系统、强化学习、自然语言处理、生成式AI等。下面是一个简化的机器学习任务选择流程图：

graph LR
    A[是否有标注数据] -->|是| B[监督学习]
    A -->|否| C[无监督学习]
    B -->|预测数值| D[回归]
    B -->|预测类别| E[分类]
    C --> F[聚类]
    D --> G[选择回归算法]
    E --> H[选择分类算法]
    F --> I[选择聚类算法]

3. 模型选择概述