1、使用 Python 调试机器学习模型：从基础到高级实践

使用 Python 调试机器学习模型：从基础到高级实践

1. 机器学习入门与调试基础

1.1 机器学习概述

机器学习是一个广泛的领域，涵盖了多种建模类型，每种类型都有其独特的应用场景和方法。以下是常见的机器学习建模类型：
- 监督学习 ：使用标记数据进行训练，模型学习输入特征与目标标签之间的映射关系，用于分类和回归任务。
- 无监督学习 ：处理未标记数据，旨在发现数据中的模式和结构，如聚类和降维。
- 自监督学习 ：通过数据自身的结构生成监督信号，无需人工标记，常用于预训练模型。
- 半监督学习 ：结合少量标记数据和大量未标记数据进行学习，提高模型性能。
- 强化学习 ：智能体通过与环境交互，根据奖励信号学习最优策略。
- 生成式机器学习 ：学习数据的分布，用于生成新的数据样本。

1.2 软件开发中的调试

在软件开发中，调试是识别和修复代码中错误的过程。Python 作为一种常用的编程语言，提供了丰富的错误信息和调试工具。
- 错误信息 ：Python 解释器会输出详细的错误信息，帮助开发者定位问题。例如，语法错误、类型错误和运行时错误等。
- 调试技术 ：包括打印调试信息、使用断点和单步执行等方法。
- 调试器 ：如 Pyth