机器学习实战指南：从数据到部署

机器学习实战指南：从数据到部署

机器学习实战是将理论应用于实际问题的关键步骤，涵盖数据准备、模型构建、调优及部署全流程。以下通过一个完整的分类项目（以客户流失预测为例）展示具体步骤，并提供代码示例和实战技巧：

一、问题定义与数据准备

任务目标：预测客户是否会流失（二分类问题）。
数据集：包含客户特征（年龄、套餐类型、消费记录等）和标签（是否流失）。

数据加载与探索

python
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv(‘customer_churn.csv’)
print(data.head()) # 查看前5行
print(data.info()) # 数据类型与缺失值
data[‘Churn’].value_counts().plot(kind=‘bar’) # 查看类别分布（可能需处理不平衡）
数据清洗

处理缺失值：

python
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data.fillna(data.mean(), inplace=True) # 数值列填充均值
data[‘Gender’].fillna(‘Unknown’, inplace=True) # 类别列填充新类别
处理异常值：

python
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Q1 = data[‘MonthlyCharges’].quantile(0.25)
Q3 = data[‘MonthlyCharges’].quantile(0.75)
data