【人工智能学习】第八课：机器学习项目的实战流程

第八课：机器学习项目的实战流程

1. 项目理解

• 定义问题：明确你想要解决的问题是什么。是一个分类问题、回归问题还是其他类型的问题？
• 目标设定：设定项目的目标，包括预期的输出、性能指标和业务目标。

2. 数据获取与理解

• 数据收集：根据问题的需要，从各种渠道收集数据。
• 数据探索：使用统计分析和可视化方法对数据进行初步探索，以理解数据的分布、缺失值和异常值等。

3. 数据准备

• 数据清洗：处理缺失值、异常值，可能包括删除、填充或更正数据。
• 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，可能包括特征选择、特征转换和特征创建。

4. 建模

• 选择模型：根据问题类型选择适合的算法和模型。
• 训练模型：使用训练数据集来训练模型