python机器学习的开发流程

标准机器学习的开发编程流程

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一、流程

标准机器学习的开发编程流程：

1、获取数据(爬虫、数据加载、业务部门获取)

2、数据建模(摘选样本数据(特征、目标))

3、数据清洗(异常值检测和过滤)

4、特征工程(归一化处理：提高算法模型的精度)

​ 归一化目的：使得每种特征数据的量级(权重)保持大致一致

​ 归一化方法(常用)：1.普通归一化处理 2. 区归一化 处理 3.使用函数

5、模型选择(分类、回归)

6、模型评估(打分，分类边界图，残差直方图)

7、算法调优(调整模型对象的参数值)

8、绘图

注意：以下命令都是在浏览器中输入。  
cmd命令窗口输入：jupyter notebook  
打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 

二、预测年收入是否大于50K美元

需求：读取adult.txt文件，最后一列是年收入，并使用KNN算法训练模型，然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50 。

说明：获取年龄、教育程度、职位、每周工作时间作为机器学习数据 获取薪水作为对应结果 。

1、导包

import pandas as pd
import numpy as np
import ma