20、机器学习训练模型与Python条件语句入门

机器学习训练模型与Python条件语句入门

1. 机器学习训练模型基础

在机器学习领域，模型是对现实世界过程的数学或数字表示。要构建一个优秀的机器学习（ML）模型，开发者需为算法提供合适的训练数据。算法则是在使用现实世界数据进行训练前设定的一组假设。例如，线性回归算法是一组定义了与线性回归相似特征的函数，开发者会从一组函数中选择最适合大部分训练数据的函数。

1.1 训练数据的重要性

创建任何ML模型的基本目的是让模型接触大量输入以及与之对应的输出，使其能够分析这些数据并确定输入与结果之间的关系。专业的数据科学家会花费大量时间和精力在以下前期步骤上：
1. 数据探索
2. 数据清洗
3. 特征工程

1.2 数据使用与模型评估

在机器学习中，拥有合适的数据比编写复杂的算法更为重要。一个良好的建模过程可以防止过拟合并最大化模型性能。由于数据是有限资源，开发者应该将其用于以下两个方面：
1. 为算法提供数据或训练模型
2. 测试模型

但不能使用同一组数据完成这两个任务，否则可能导致模型过拟合而不自知。模型的有效性取决于其对未见过或新数据的预测能力，因此将数据集划分为训练集和测试集非常重要。训练集的主要目的是拟合和微调模型，而测试集则用于评估模型。

在进行任何操作之前，先分割数据以获得对模型性能的最佳估计。在选择最终模型之前，应避免触碰测试集。比较训练集和测试集的性能可以帮助开发者避免过拟合。如果模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，则说明模型存在过拟合问题。

1.3 过拟合问题及解决方法

过拟合是