4、机器学习预测模型构建全解析

机器学习预测模型构建全解析

1. 多模型生成与选择

在机器学习中，通常会训练 100 到 5000 个不同的模型，然后筛选出一个用于部署。之所以生成这么多模型，是为了提供各种不同复杂度的模型，这样就能选择最适合问题和数据集的模型。模型不能太简单，否则会牺牲性能；也不能太复杂，否则会出现过拟合问题。

例如，在预测客户在线购书消费金额的问题中，如果模型过于简单，可能无法捕捉到客户属性（如身高、性别、阅读量等）与消费金额之间的复杂关系，导致预测不准确；而如果模型过于复杂，可能会过度拟合训练数据中的噪声，在面对新数据时表现不佳。

2. 训练模型性能的确定

模型的拟合程度由其在未用于训练的数据上的表现决定。这一步很重要且概念简单：留出一些数据，训练时不使用，训练完成后用这些数据来评估算法性能。不同的数据集大小适合不同的数据留出方法，但人们常常会不小心让测试数据“泄露”到训练过程中。

以下是确定模型性能的步骤：
1. 划分数据集：将原始数据集划分为训练集和测试集。
2. 训练模型：使用训练集对模型进行训练。
3. 评估模型：使用测试集评估训练好的模型性能。

3. 数据探索与问题理解

3.1 数据探索的重要性

新的数据集就像一个包装好的礼物，充满了未知和潜力。了解数据集是解决机器学习问题的起点，通过数据探索可以熟悉数据，发现问题和特点，从而为构建预测模型做好准备。

3.2 数据结构与术语

机器学习数据集通常以矩阵或表格形式呈现，包含行和列。每一行代表一个个体案例（实例、示例或观察值），列分为属性列和标签列。属性