機器學(xué)習時針對數(shù)據(jù)進行自動挖掘，找出數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并應(yīng)用這個規(guī)律來預(yù)測新的數(shù)據(jù)。
分類或回歸模型的機器學(xué)習項目可以分為以下六個步驟：
（1）定義問題
（2）理解數(shù)據(jù)
（3）數(shù)據(jù)準備
（4）評估算法
（5）優(yōu)化模型
（6）結(jié)果部署

機器學(xué)習項目的Python模板

#Python機器學(xué)習項目的模板#1.定義問題 #a)導(dǎo)入類庫 #b)導(dǎo)入數(shù)據(jù)集#2.理解數(shù)據(jù) #a)描述性統(tǒng)計 #b)數(shù)據(jù)可視化#3.數(shù)據(jù)準備 #a)數(shù)據(jù)清洗 #b)特征選擇 #c)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換#4.評估算法 #a)分離數(shù)據(jù)集 #b)定義模型評估標準 #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)測評估數(shù)據(jù)集 #b)利用整個數(shù)據(jù)集生成模型 #c)序列化模型

當有新的機器學(xué)習項目時，新建一個Python文件，并將這個模板粘貼進去，再按照前面章節(jié)介紹的方法將其填充到每一個步驟中。

各步驟的詳細說明

步驟1：定義問題
主要是導(dǎo)入在機器學(xué)習項目中所需要的類庫和數(shù)據(jù)集等，以便完成機器學(xué)習的項目，包括導(dǎo)入Python的類庫，類和方法，以及導(dǎo)入數(shù)據(jù)。同時這也是所有的配置參數(shù)的配置模塊。當數(shù)據(jù)集過大時，可以在這里對數(shù)據(jù)集進行瘦身處理，理想狀態(tài)時可以在1分鐘內(nèi)，甚至時30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)
這是加強對數(shù)據(jù)理解的步驟，包括通過描述性統(tǒng)計來分析數(shù)據(jù)和通過可視化來觀察數(shù)據(jù)。在這一步需要花費時間多問幾個問題，設(shè)定假設(shè)條件并調(diào)查分析一下，這對模型的建立會有很大的幫助。

步驟3：數(shù)據(jù)準備
數(shù)據(jù)準備主要是預(yù)處理數(shù)據(jù)，以便讓數(shù)據(jù)可以更好地展示問題，以及熟悉輸入與輸出結(jié)果的關(guān)系。包括：
a.通過刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，標記錯誤數(shù)值，甚至標記錯誤的輸入數(shù)據(jù)來清洗數(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，對數(shù)據(jù)尺度進行調(diào)整，或者調(diào)整數(shù)據(jù)的分布，以便更好地展示問題

要不斷地重復(fù)這個步驟和下一個步驟，知道找到足夠準確的算法生成模型。

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

在面對一個機器學(xué)習的問題時，需要花費大量的時間在評估算法和準備數(shù)據(jù)上，直到找到3~5種準確度足夠的算法為止。

步驟5：優(yōu)化模型
當?shù)玫揭粋€準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確度：
a.對每一種算法進行調(diào)參，得到最佳結(jié)果
b.使用集成算法來提高算法模型的準確度

步驟6：結(jié)果部署
一旦認為模型的準確度足夠高，就可以將這個模型序列化，以便有新數(shù)據(jù)時使用該模型來預(yù)測數(shù)據(jù)。
a.通過驗證數(shù)據(jù)集來驗證被優(yōu)化過的模型
b.通過整個數(shù)據(jù)集來生成模型
c.將模型序列化，以便于預(yù)測新數(shù)據(jù)

使用模板的小技巧

快速執(zhí)行一遍：首先要快速地在項目中將模板中的每一個步驟執(zhí)行一遍，這樣會加強對項目每一部分的理解并給如何改進帶來靈感。

循環(huán)：整個流程不是線性的，而是循環(huán)進行的，要花費大量的時間來重復(fù)各個步驟，尤其是步驟3~5，直到找到一個準確度足夠的模型，或者達到預(yù)定的周期

嘗試每一個步驟：跳過某個步驟很簡單，尤其是不熟悉不擅長的步驟。堅持在這個模板的每一個步驟中做些工作，即使這些工作不能提高算法的準確度，但也許在后面的操作就可以改進并提高算法的準確度。即使覺得這個步驟不適用，也不要跳過這個步驟，而是減少該步驟所做的貢獻。

定向準確度：機器學(xué)習項目的目標是得到一個準確度足夠高的模型。每一個步驟都要為實現(xiàn)這個目標做出貢獻。要確保每次改變都會給結(jié)果帶來正向的影響，或者對他們的步驟帶來正向的影響。在整個項目的每個步驟中，準確度只能向變好的方向移動。

按需使用：可以按照項目的需要來修改步驟，尤其是對模板中的每個步驟都非常熟悉之后。需要把握的原則是，每一次改進都以提高算法模型的準確度為前提。

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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。