机器学习流程—数据预处理 清洗

机器学习流程—数据预处理 清洗

数据清洗因为它涉及识别和删除任何丢失、重复或不相关的数据。数据清理的目标是确保数据准确、一致且无错误,因为不正确或不一致的数据会对 ML 模型的性能产生负面影响。专业数据科学家通常会在这一步投入大量时间,因为他们相信Better data beats fancier algorithms

我们可以再次看一下我们整个机器学习的流程,当然我们这里将一些过程合并了,提取出来了这么六个环节

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我们完整的一个机器学习的步骤包括下面的环节

  1. 定义问题:确定您想要解决的问题并确定是否可以使用机器学习来解决它。
  2. 收集数据:收集并清理将用于训练模型的数据。模型的质量将取决于数据的质量。
  3. *探索数据:*使用数据可视化和统计方法来了解数据中的结构和关系。
  4. 预处理数据:根据需要对数据进行规范化、转换和清理,为建模准备数据,也就是特征工程
  5. 拆分数据:将数据分为训练数据集和测试数据集以验证您的模型。
  6. 选择模型:选择适合您的问题和您收集的数据的机器学习模型。
  7. *训练模型:*使用训练数据训练模型,调整其参数以尽可能准确地拟合数据。
  8. *评估模型:*使用测试数据评估模型的性能并确定其准确性。
  9. *微调模型:*根据评估结果,通过调整模型参数并重复训练过程来微调模型,直到达到所需的准确度。
  10. *部署模

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