4、机器学习生命周期全解析

机器学习生命周期全解析

在实际应用中，无论是工业层面还是学术研究，机器学习建模都远不止编写几行 Python 代码在公共数据集上训练和评估模型这么简单。下面将详细介绍机器学习生命周期的各个组成部分，以及如何在规划机器学习建模时考虑这个生命周期，从而设计出有价值且可扩展的模型。

1. 技术要求

在深入学习机器学习生命周期之前，需要满足以下 Python 库的要求，这将有助于更好地理解概念、在项目中应用并实践相关代码：
- sklearn >= 1.2.2
- numpy >= 1.22.4
- pandas >= 1.4.4
- matplotlib >= 3.5.3

代码文件可在 GitHub 上获取： https://github.com/PacktPublishing/Debugging-Machine-Learning-Models-with-Python/tree/main/Chapter02

2. 建模前的准备

在开始机器学习生命周期的第一步——数据收集之前，明确目标至关重要。需要清楚想要解决的问题，并将其分解为机器学习可解决的子问题。例如，对于“如何减少易碎产品返回制造工厂的数量？”这个问题，子问题可以是：