機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)挖掘，找出數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并應(yīng)用這個(gè)規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)。
分類(lèi)或回歸模型的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目可以分為以下六個(gè)步驟：
（1）定義問(wèn)題
（2）理解數(shù)據(jù)
（3）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
（4）評(píng)估算法
（5）優(yōu)化模型
（6）結(jié)果部署

機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的Python模板

#Python機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的模板#1.定義問(wèn)題 #a)導(dǎo)入類(lèi)庫(kù) #b)導(dǎo)入數(shù)據(jù)集#2.理解數(shù)據(jù) #a)描述性統(tǒng)計(jì) #b)數(shù)據(jù)可視化#3.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 #a)數(shù)據(jù)清洗 #b)特征選擇 #c)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換#4.評(píng)估算法 #a)分離數(shù)據(jù)集 #b)定義模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) #c)算法審查 #d)算法比較#5.優(yōu)化模型 #a)算法調(diào)參 #b)集成算法#6.結(jié)果部署 #a)預(yù)測(cè)評(píng)估數(shù)據(jù)集 #b)利用整個(gè)數(shù)據(jù)集生成模型 #c)序列化模型

當(dāng)有新的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，新建一個(gè)Python文件，并將這個(gè)模板粘貼進(jìn)去，再按照前面章節(jié)介紹的方法將其填充到每一個(gè)步驟中。

各步驟的詳細(xì)說(shuō)明

步驟1：定義問(wèn)題
主要是導(dǎo)入在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中所需要的類(lèi)庫(kù)和數(shù)據(jù)集等，以便完成機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目，包括導(dǎo)入Python的類(lèi)庫(kù)，類(lèi)和方法，以及導(dǎo)入數(shù)據(jù)。同時(shí)這也是所有的配置參數(shù)的配置模塊。當(dāng)數(shù)據(jù)集過(guò)大時(shí)，可以在這里對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行瘦身處理，理想狀態(tài)時(shí)可以在1分鐘內(nèi)，甚至?xí)r30秒內(nèi)完成模型的建立或可視化數(shù)據(jù)集。

步驟2：理解數(shù)據(jù)
這是加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)理解的步驟，包括通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)來(lái)分析數(shù)據(jù)和通過(guò)可視化來(lái)觀察數(shù)據(jù)。在這一步需要花費(fèi)時(shí)間多問(wèn)幾個(gè)問(wèn)題，設(shè)定假設(shè)條件并調(diào)查分析一下，這對(duì)模型的建立會(huì)有很大的幫助。

步驟3：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是預(yù)處理數(shù)據(jù)，以便讓數(shù)據(jù)可以更好地展示問(wèn)題，以及熟悉輸入與輸出結(jié)果的關(guān)系。包括：
a.通過(guò)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，標(biāo)記錯(cuò)誤數(shù)值，甚至標(biāo)記錯(cuò)誤的輸入數(shù)據(jù)來(lái)清洗數(shù)據(jù)
b.特征選擇，包括移除多余的特征屬性和增加新的特征屬性
c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，對(duì)數(shù)據(jù)尺度進(jìn)行調(diào)整，或者調(diào)整數(shù)據(jù)的分布，以便更好地展示問(wèn)題

要不斷地重復(fù)這個(gè)步驟和下一個(gè)步驟，知道找到足夠準(zhǔn)確的算法生成模型。

步驟4.評(píng)估算法
評(píng)估算法主要時(shí)為了尋找最佳的算法子集，包括：
a.分離出評(píng)估數(shù)據(jù)集，以便于驗(yàn)證模型
b.定義模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，用來(lái)評(píng)估算法模型
c.抽樣審查線性算法和非線性算法
d.比較算法的準(zhǔn)確度

在面對(duì)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題時(shí)，需要花費(fèi)大量的時(shí)間在評(píng)估算法和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)上，直到找到3~5種準(zhǔn)確度足夠的算法為止。

步驟5：優(yōu)化模型
當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)準(zhǔn)確度足夠的算法列表后，要從中找到最合適的算法，通常由兩種方法可以提高算法的準(zhǔn)確度：
a.對(duì)每一種算法進(jìn)行調(diào)參，得到最佳結(jié)果
b.使用集成算法來(lái)提高算法模型的準(zhǔn)確度

步驟6：結(jié)果部署
一旦認(rèn)為模型的準(zhǔn)確度足夠高，就可以將這個(gè)模型序列化，以便有新數(shù)據(jù)時(shí)使用該模型來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
a.通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證被優(yōu)化過(guò)的模型
b.通過(guò)整個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)生成模型
c.將模型序列化，以便于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)

使用模板的小技巧

快速執(zhí)行一遍：首先要快速地在項(xiàng)目中將模板中的每一個(gè)步驟執(zhí)行一遍，這樣會(huì)加強(qiáng)對(duì)項(xiàng)目每一部分的理解并給如何改進(jìn)帶來(lái)靈感。

循環(huán)：整個(gè)流程不是線性的，而是循環(huán)進(jìn)行的，要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)重復(fù)各個(gè)步驟，尤其是步驟3~5，直到找到一個(gè)準(zhǔn)確度足夠的模型，或者達(dá)到預(yù)定的周期

嘗試每一個(gè)步驟：跳過(guò)某個(gè)步驟很簡(jiǎn)單，尤其是不熟悉不擅長(zhǎng)的步驟。堅(jiān)持在這個(gè)模板的每一個(gè)步驟中做些工作，即使這些工作不能提高算法的準(zhǔn)確度，但也許在后面的操作就可以改進(jìn)并提高算法的準(zhǔn)確度。即使覺(jué)得這個(gè)步驟不適用，也不要跳過(guò)這個(gè)步驟，而是減少該步驟所做的貢獻(xiàn)。

定向準(zhǔn)確度：機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的目標(biāo)是得到一個(gè)準(zhǔn)確度足夠高的模型。每一個(gè)步驟都要為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)做出貢獻(xiàn)。要確保每次改變都會(huì)給結(jié)果帶來(lái)正向的影響，或者對(duì)他們的步驟帶來(lái)正向的影響。在整個(gè)項(xiàng)目的每個(gè)步驟中，準(zhǔn)確度只能向變好的方向移動(dòng)。

按需使用：可以按照項(xiàng)目的需要來(lái)修改步驟，尤其是對(duì)模板中的每個(gè)步驟都非常熟悉之后。需要把握的原則是，每一次改進(jìn)都以提高算法模型的準(zhǔn)確度為前提。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的预测模型项目模板的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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